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

Chủ đề Twitter này là của Sharyph @thegoldsuite (nguồn: 18-11-2022 ). Sharyph là một nhà văn công nghệ.

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.

1. 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.

2. 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.

3. 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

4. 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:

1. 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:

1. Chọn một Công cụ hoặc Ngôn ngữ lập trình để phân tích dữ liệu

   
   

2. Học SQL

   
   

3. Tìm hiểu một công cụ trực quan

   
   

4. 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:

1. Theo dõi tôi @thegoldsuite

để biết thêm

2. Tweet lại tweet đầu tiên bên dưới để chia sẻ chủ đề này

   
   

3. 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'