 này là của     (nguồn: 18-11-2022 ). Sharyph là một nhà văn công nghệ. Chủ đề Twitter Sharyph @thegoldsuite  Thị trường phân tích dữ liệu sẽ tăng từ 23 tỷ đô la lên 133 tỷ đô la từ năm 2019 đến năm 2026.  Đây là cách nhanh nhất để bạn có thể trở thành Nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.  -Chủ đề-  Bạn có thể đã dành quá nhiều giờ để xem các Video trên YouTube và các Khóa học của Udemy, nhưng điều đó có thể không giúp ích gì.  Trong chủ đề này, tôi loại bỏ tất cả những điều vụn vặt và cung cấp cho bạn con đường nhanh nhất để đi từ con số 0 đến PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TOÀN THỜI GIAN  Ngoài ra, trong chủ đề này, tôi sẽ chia sẻ những sai lầm lớn mà hầu hết mọi nhà phân tích dữ liệu đều mắc phải.  Vì vậy, bạn sẽ không lặp lại những điều đó.  Hãy đi vào nó.  Chọn một Công cụ hoặc Ngôn ngữ lập trình để phân tích dữ liệu  Tôi chọn Excel làm công cụ để bắt đầu.  Tại sao Excel?  Thật dễ dàng để học  Được sử dụng trong hầu hết các công ty  Nó có một loạt các ứng dụng để phân tích dữ liệu  Cạm bẫy:  Nó không được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu  Excel là lựa chọn hoàn hảo để bắt đầu, nhưng khi bạn đã thành thạo Excel,  đã đến lúc chuyển sang các công cụ nghiêm túc hơn và công cụ hợp lý nhất để tìm hiểu.  Học SQL  Đây rõ ràng là kỹ năng được yêu cầu nhiều thứ hai trong công việc phân tích dữ liệu  Tại sao SQL?  Bởi vì nó không có những hạn chế giống như Excel  bạn có thể giải nén  biến đổi  tải tập dữ liệu rất lớn  Điều tốt nhất là nó có ngôn ngữ lập trình riêng rất dễ sử dụng  SQL là một công cụ tuyệt vời để thêm vào bộ kỹ năng của bạn với tư cách là nhà phân tích dữ liệu  đồng thời là một bước đệm tuyệt vời cho một số chương trình nghiêm túc hơn.  Tìm hiểu một công cụ trực quan  Có hàng tá.  Nhưng phần lớn các công ty đang tìm kiếm những người có kinh nghiệm với:  Hoạt cảnh  điện BI  QlikView  Dưới đây là những ưu và nhược điểm của những công cụ đó, để bạn quyết định:  Sức mạnh BI:  hoạt động trơn tru với Excel và SharePoint.  nó có phiên bản miễn phí và ngay cả những phiên bản lớn cũng tương đối thân thiện với ngân sách so với các công cụ BI khác.  Hoạt cảnh:  Tableau là một công cụ B.I có nhiều khả năng trực quan hóa dữ liệu hơn Power BI  Nhu cầu trong thị trường việc làm cao hơn một chút so với Power BI  Ngoài ra, nó đi kèm với  giá cao hơn  Khó học hơn Power BI  QlikXem:  Nó sử dụng công nghệ trong bộ nhớ, do đó, thực thi nhanh hơn.  Nhưng nó đi kèm với một mức giá cao  Ít nhu cầu hơn Power BI và Tableau  Trước khi chúng tôi chuyển sang làm thế nào để phân tích dữ liệu tốt, bạn cần phải  Học một ngôn ngữ lập trình  Để trở thành Nhà phân tích dữ liệu, chúng ta phải chọn giữa 2 ngôn ngữ lập trình.  r  con trăn  Vậy nên chọn cái nào...  Đây là một trợ giúp nhỏ trước khi bạn chọn 👇  R. là một ngôn ngữ lập trình thống kê.  Python, một ngôn ngữ máy tính đa năng, rất phù hợp để phân tích dữ liệu.  R rất dễ học,  Nhưng nếu bạn có thể học python, bạn không chỉ giỏi phân tích dữ liệu mà còn có thể trở thành một nhà phát triển phần mềm giỏi, đó là một Phần thưởng.  Vì vậy, bây giờ bạn có thể biết con đường.  Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️  Trước khi kết thúc chủ đề này, hãy để tôi chỉ cho bạn những sai lầm lớn mà người mới bắt đầu mắc phải.  Vì vậy, bạn có thể tránh những điều đó và rút ngắn đường cong học tập.  Những sai lầm người mới bắt đầu mắc phải:  học bằng cách quan sát người khác  Bạn thực sự không thể học mà không làm  Nếu không viết mã hoặc phân tích dữ liệu, bạn đang tự tạo cho mình cảm giác tiến bộ sai lầm.  Để thực hành thực tế, tôi muốn giới thiệu các trang web miễn phí này:  Excel:  https://excel-practice-online.com  SQL:  https://w3schools.com/sql/  Power BI:  https://datacamp.com/cifts/introduction-to-power-bi  Trăn:  https://learnpython.org  2. Cố gắng tự giải quyết mọi vấn đề.  95% trường hợp ai đó gặp phải lỗi tương tự và họ đã giải quyết được.  Bạn chỉ cần sao chép một phần thông báo lỗi trong google và có thể bạn sẽ vào StackOverflow.  Bạn có thể yêu cầu giúp đỡ và học hỏi từ những người khác.  Bạn đã đi đến cuối cùng.  Dưới đây là các bước:  Chọn một Công cụ hoặc Ngôn ngữ lập trình để phân tích dữ liệu  Học SQL  Tìm hiểu một công cụ trực quan  Học một ngôn ngữ lập trình  Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️  Với điều này, tôi kết thúc chủ đề này, Nếu bạn thích chủ đề này, xin vui lòng:  Theo dõi tôi @thegoldsuite  để biết thêm  Tweet lại tweet đầu tiên bên dưới để chia sẻ chủ đề này  Kiểm tra các liên kết trong Tiểu sử của tôi, có những tài nguyên (miễn phí) mà bạn sẽ thấy hữu ích.    Hình ảnh nổi bật được tạo qua HackerNoon Lời nhắc khuếch tán ổn định của 'Cách nhanh nhất để trở thành nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp'

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Cách nhanh nhất để trở thành nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

184 Stories To Learn About Psychology

240 Stories To Learn About Astounding Stories

72 Stories To Learn About Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

240 Stories To Learn About Astounding Stories

72 Stories To Learn About Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps