成为专业数据分析师的最快途径

此Twitter 线程来自Sharyph @thegoldsuite （来源： 11-18-2022 ）。 Sharyph 是一位技术作家。

数据分析市场将从 230 亿美元增加到 2019 年至 2026 年的 1330 亿美元。

这是您成为专业数据分析师的最快方式。

-线-

您可能花了太多时间观看 YouTube 视频和 Udemy 课程，但这可能无济于事。

在此线程中，我删除了所有的绒毛，并为您提供了从零到全职数据分析员的最快途径

此外，在此线程中，我将分享几乎每个数据分析师都会犯的主要错误。

所以，你不会重复那些。

让我们开始吧。

1. 选择用于数据分析的工具或编程语言

我选择 Excel 作为开始的工具。

为什么选择 Excel？

• 很容易学

• 几乎每家公司都在使用

• 它在数据分析方面有着广泛的应用

陷阱：

它不是专门为数据分析而设计的

Excel 非常适合入门，但是一旦您掌握了 Excel，

是时候继续学习更严肃的工具和最合乎逻辑的工具了。

2. 学习 SQL

这显然是数据分析师工作中第二大最需要的技能

为什么是 SQL？

因为它没有与 Excel 相同的限制

• 你可以提取

• 转换

• 加载非常大的数据集

最好的是它有自己的非常易于使用的编程语言

SQL 是一个很好的工具，可以增加您作为数据分析师的技能

同时也是一些更严肃的编程的重要垫脚石。

3. 学习可视化工具

有几十个。

但大多数公司都在寻找具有以下经验的人：

• 画面

• 电力BI

• QlikView

以下是这些工具的优缺点，因此您可以决定：

电力商务智能：

• 与 Excel 和 SharePoint 一起顺利工作。

• 它有一个免费版本，与其他 BI 工具相比，即使是大版本也相对便宜。

  
  

画面：

• Tableau 是一款 B.I 工具，具有比 Power BI 更广泛的数据可视化功能

• 就业市场的需求比 Power BI 多一点

此外，它带有

• 更高的价格标签

• 比 Power BI 更难学

QlikView：

• 它使用内存技术，因此执行速度更快。

• 但它的价格很高

• 需求低于 Power BI 和 Tableau

在我们继续讨论如何擅长数据分析之前，您需要

4. 学习编程语言

要成为一名数据分析师，我们必须在两种编程语言之间进行选择。

• R

• Python

那么，你应该选择哪一个...

在你选择之前，这里有一个小帮助👇

R. 是一种统计编程语言。

Python 是一种通用计算机语言，非常适合数据分析。

R很容易学，

但是如果你能学好python，你不仅擅长数据分析，还可以成为一个开发软件，这是一个Bonus。

所以，现在你可能知道路径了。

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

在结束这个话题之前，让我也告诉你初学者犯的主要错误。

因此，您可以避免这些并缩短学习曲线。

初学者常犯的错误：

1. 通过观察别人来学习

• 不做就无法真正学习

• 如果不编写代码或分析数据，您会给自己一种错误的进步感。

  
  

  对于实际练习，我会推荐这些免费网站：

  
  

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

  
  

  • SQL: https://w3schools.com/sql/

  
  

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

  
  

  • 蟒蛇： https ://learnpython.org

2. 尝试自己解决所有问题。

95% 的时间有人发生了同样的错误并且他/她已经解决了它。

您只需在 google 中复制部分错误消息，您可能最终会进入 StackOverflow。

向他人寻求帮助和学习是可以的。

你已经走到尽头了。

以下是步骤：

1. 选择用于数据分析的工具或编程语言

   
   

2. 学习 SQL

   
   

3. 学习可视化工具

   
   

4. 学习编程语言

Excel ➡️SQL ➡️Power BI ➡️Python ➡️

至此，我结束了这个话题，如果你喜欢这个话题，请：

1. 跟我来@thegoldsuite

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2. 转发下面的第一条推文以分享此线程

   
   

3. 检查 My Bio 中的链接，其中的资源（免费）会对您有所帮助。

通过 HackerNoon Stable Diffusion Prompt 生成的特征图像“成为专业数据分析师的最快方法”