A maneira mais rápida de se tornar um analista de dados profissional

Este tópico do Twitter é de Sharyph @thegoldsuite (fonte: 18/11/2022 ). Sharyph é um escritor de tecnologia.

O mercado de análise de dados aumentará de US$ 23 bilhões para US$ 133 bilhões entre 2019 e 2026.

Aqui está a maneira mais rápida de se tornar um analista de dados profissional.

-Fio-

Você pode ter passado muitas horas assistindo a vídeos do YouTube e cursos da Udemy, mas isso pode não ajudar.

Neste tópico, eu removo todo o cotão e dou a você o caminho mais rápido para ir de zero a ANALISTA DE DADOS EM TEMPO INTEGRAL

Além disso, neste tópico, compartilharei os principais erros cometidos por quase todos os analistas de dados.

Então, você não vai repetir aqueles.

Vamos entrar nisso.

1. Escolha uma ferramenta ou linguagem de programação para análise de dados

Eu escolho o Excel como uma ferramenta para começar.

Por que Excel?

• É fácil aprender

• Usado em quase todas as empresas

• Possui uma ampla gama de aplicações para análise de dados

Armadilha:

Não foi projetado especificamente para análise de dados

O Excel é perfeito para começar, mas depois de dominar o Excel,

é hora de passar para as ferramentas mais sérias e a ferramenta mais lógica para aprender.

2. Aprenda SQL

Aparentemente, é a segunda habilidade mais solicitada no trabalho de analista de dados

Por que SQL?

Porque não tem as mesmas limitações do Excel

• você pode extrair

• transformar

• carregar conjuntos de dados muito grandes

A melhor coisa é que ele tem sua própria linguagem de programação muito fácil de usar

O SQL é uma ótima ferramenta para adicionar ao seu conjunto de habilidades como analista de dados

além de ser um ótimo trampolim para uma programação mais séria.

3. Aprenda uma ferramenta de visualização

Existem dezenas.

Mas a maioria das empresas procura pessoas com experiência em:

• Quadro

• Power BI

• QlikViewGenericName

Aqui estão os prós e contras dessas ferramentas, então você decide:

PowerBI:

• funciona perfeitamente com Excel e SharePoint.

• tem uma versão gratuita e mesmo as versões grandes são relativamente econômicas em comparação com as outras ferramentas de BI.

  
  

Quadro:

• O Tableau é uma ferramenta B.I com recursos de visualização de dados mais extensos do que o Power BI

• Um pouco mais procurado no mercado de trabalho do que o Power BI

Além disso, ele vem com

• um preço mais alto

• É mais difícil de aprender do que o Power BI

QlikView:

• Ele usa tecnologia in-memory, portanto, execução mais rápida.

• Mas vem com um preço alto

• Menos demanda do que Power BI e Tableau

Antes de passarmos para como ficar bom em análise de dados, você precisa

4. Aprenda uma linguagem de programação

Para se tornar um Analista de Dados, temos que escolher entre 2 linguagens de programação.

• R

• Pitão

Então, qual você deve escolher...

Aqui está uma pequena ajuda antes de escolher 👇

R. é uma linguagem de programação estatística.

Python, uma linguagem de computador de uso geral, é ótima para análise de dados.

R é fácil de aprender,

Mas se você pode aprender python, você não é apenas bom em análise de dados, mas também pode ser um bom desenvolvedor de software, o que é um bônus.

Então, agora você pode conhecer o caminho.

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

Antes de concluir este tópico, deixe-me mostrar também os principais erros que os iniciantes cometem.

Assim, você pode evitá-los e encurtar a curva de aprendizado.

Erros que iniciantes cometem:

1. aprender observando os outros

• Você não pode realmente aprender sem fazê-lo

• Sem escrever código ou analisar dados, você está se dando uma falsa sensação de progresso.

  
  

  Para uma prática real, eu recomendaria estes sites gratuitos:

  
  

  • Excel: https://excel-practice-online.com

  
  

  • SQL: https://w3schools.com/sql/

  
  

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

  
  

  • Python: https://learnpython.org

2. Tentar resolver todos os problemas sozinho.

95% das vezes alguém ocorreu o mesmo erro e o resolveu.

Você só precisa copiar parte da mensagem de erro no google e provavelmente acabará no StackOverflow.

Não há problema em pedir ajuda e aprender com os outros.

Você chegou ao fim.

Aqui estão os passos:

1. Escolha uma ferramenta ou linguagem de programação para análise de dados

   
   

2. Aprenda SQL

   
   

3. Aprenda uma ferramenta de visualização

   
   

4. Aprenda uma linguagem de programação

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

Com isso, concluo este tópico, se você gostou deste tópico, por favor:

1. Siga-me @thegoldsuite

para mais

2. Retweet o primeiro tweet abaixo para compartilhar este tópico

   
   

3. Verifique os links em minha biografia, existem recursos (gratuitos) que você achará úteis.

Imagem de destaque gerada via HackerNoon Stable Diffusion Prompt de 'A maneira mais rápida de se tornar um analista de dados profissional'