プロのデータアナリストになる最速の方法

このTwitter スレッドはSharyph @thegoldsuiteによるものです (出典: 11-18-2022 )。 Sharyph はテクニカル ライターです。

データ分析市場は、2019 年から 2026 年の間に 230 億ドルから 1,330 億ドルに増加します。

プロのデータ アナリストになる最速の方法は次のとおりです。

-糸-

YouTube ビデオや Udemy コースの視聴に何時間も費やしたかもしれませんが、それは役に立たないかもしれません。

このスレッドでは、すべての綿毛を取り除き、ゼロからフルタイムのデータ アナリストになるための最速の道を示します。

また、このスレッドでは、ほぼすべてのデータ アナリストが犯す主な間違いを共有します。

したがって、それらを繰り返すことはありません。

それに入りましょう。

1. データ分析用のツールまたはプログラミング言語を選択する

最初のツールとして Excel を選択します。

なぜエクセル？

• 学ぶのは簡単です

• ほぼすべての企業で使用されています

• データ分析のための幅広いアプリケーションがあります

落とし穴：

データ分析用に特別に設計されたものではありません

Excel は入門用として最適ですが、Excel をマスターすると、

より本格的なツールと、最も論理的なツールについて学ぶ時が来ました。

2. SQLを学ぶ

どうやら、データ アナリストの仕事で 2 番目に多く要求されるスキルです。

SQL を使用する理由

Excelと同じ制限がないため

• 抽出できます

• 変身

• 非常に大きなデータ セットを読み込む

一番いいのは、非常に使いやすい独自のプログラミング言語があることです

SQL は、データ アナリストとしてのスキル セットに追加する優れたツールです。

より本格的なプログラミングへの大きな足がかりでもあります。

3. 視覚化ツールを学ぶ

数十あります。

しかし、大多数の企業は、次のような経験を持つ人材を求めています。

• タブロー

• パワーBI

• QlikView

これらのツールの長所と短所は次のとおりです。

パワー BI:

• Excel と SharePoint でスムーズに動作します。

• 無料版があり、大きいバージョンでも他の BI ツールに比べて比較的予算にやさしい.

  
  

タブロー:

• Tableau は、Power BI よりも広範なデータ視覚化機能を備えた B. I ツールです。

• Power BI よりも求人市場での需要が少し高い

また、付属しています

• より高い値札

• Power BI より習得が難しい

QlikView:

• インメモリ技術を使用しているため、実行が高速です。

• しかし、それは高い値札が付いています

• Power BI や Tableau よりも需要が少ない

データ分析を上手に行う方法に移る前に、次のことを行う必要があります。

4. プログラミング言語を学ぶ

データ アナリストになるには、2 つのプログラミング言語から選択する必要があります。

• R

• パイソン

さて、あなたはどちらを選ぶべきでしょうか...

選ぶ前のちょっとしたコツです👇

R. は統計プログラミング言語です。

汎用コンピューター言語である Python は、データ分析に最適です。

R は習得が容易で、

しかし、Python を学べれば、データ分析だけでなく、ソフトウェアの開発も得意になります。これはボーナスです。

これで、パスがわかるかもしれません。

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

このスレッドを締めくくる前に、初心者が犯しがちな主な間違いについても紹介します。

そのため、それらを回避して学習曲線を短縮できます。

初心者が犯す間違い:

1. 他人を見て学ぶ

• 実際にやらないと学べない

• コードを書いたり、データを分析したりしないと、間違った進歩の感覚を自分に与えてしまいます。

  
  

  実際の練習には、これらの無料の Web サイトをお勧めします。

  
  

  • エクセル： https ://excel-practice-online.com

  
  

  • SQL: https://w3schools.com/sql/

  
  

  • Power BI: https://datacamp.com/courses/introduction-to-power-bi

  
  

  • パイソン: https://learnpython.org

2. すべての問題を自分で解決しようとする。

95% の確率で同じエラーが発生し、その人はそれを解決しています。

エラーメッセージの一部をGoogleにコピーするだけで、おそらくStackOverflowになります。

助けを求め、他の人から学ぶことは問題ありません。

あなたは終わりに来ました。

手順は次のとおりです。

1. データ分析用のツールまたはプログラミング言語を選択する

   
   

2. SQLを学ぶ

   
   

3. 視覚化ツールを学ぶ

   
   

4. プログラミング言語を学ぶ

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

以上で、このスレッドを終了します。このスレッドをお楽しみいただけましたら、

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