Примечание. Добавление списка сертификатов, которые вы можете пройти для продвижения в области Аналитики данных.
Потенциальная дорожная карта для тех, кто хочет стать аналитиком данных, но не имеет предварительных знаний в этой области:
- Начните с создания прочного фундамента в базовой математике и статистике. Это поможет вам понимать и анализировать данные, а также понимать основные принципы алгоритмов машинного обучения. Математика и статистика. Эти предметы можно изучать на уровне бакалавриата по программе получения степени по математике, статистике или смежным областям. Существует также множество онлайн-курсов и учебных пособий, которые помогут вам заложить прочную основу по этим предметам.
- Изучите язык программирования, который обычно используется в анализе данных, например Python или R. Это позволит вам эффективно работать с данными и выполнять такие задачи, как очистка данных, обработка и визуализация. Программирование. Существует множество доступных онлайн-курсов и учебных пособий, которые помогут вам изучить язык программирования, например Python или R. Некоторые варианты включают Coursera, edX и Udemy.
- Узнайте, как использовать инструменты и технологии, которые обычно используются в анализе данных, такие как Excel, SQL и инструменты визуализации данных, такие как Tableau или matplotlib. Инструменты и технологии. Многие инструменты и технологии, используемые при анализе данных, такие как Excel, SQL и средства визуализации данных, имеют обширную документацию и учебные пособия, доступные в Интернете. Кроме того, часто существуют онлайн-курсы и учебные программы, которые могут обеспечить более структурированный процесс обучения.
- Получите практический опыт, работая над проектами, включающими анализ и визуализацию данных. Это могут быть стажировки, онлайн-курсы или личные проекты. Практический опыт. Есть много способов получить практический опыт анализа данных, например, через стажировки, онлайн-курсы или личные проекты. Некоторые ресурсы, которые могут помочь вам найти возможности для практического обучения, включают Kaggle, Dataquest и DataCamp.
- Совершенствуйте свои знания о методах машинного обучения и о том, как их можно применять для анализа данных. Это может включать такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, деревья решений и нейронные сети. Машинное обучение. Существует множество доступных онлайн-курсов и учебных пособий, которые помогут вам освоить методы машинного обучения, например курсы, предлагаемые Coursera, edX и Udemy. Кроме того, часто проводятся очные учебные программы и семинары, которые могут обеспечить более структурированный опыт обучения.
- Рассмотрите возможность получения формального образования в области анализа данных или в смежной области, например, в области науки о данных или аналитики. Это может помочь вам глубже понять область, а также может быть полезно с точки зрения карьерного роста. Формальное образование. Есть много университетов и колледжей, которые предлагают программы на получение степени в области науки о данных, аналитики или смежных областях. Эти программы могут обеспечить более структурированный и углубленный опыт обучения, а также могут быть полезны с точки зрения карьерного роста.
- Портфолио: не забудьте создать портфолио своих промежуточных проектов. Вы можете создать его здесь https://www.datascienceportfol.io/
Я надеюсь, что эта дорожная карта будет вам полезна, когда вы начнете свое путешествие, чтобы стать аналитиком данных! Не забывайте быть терпеливым и посвятить себя обучению, так как для развития навыков и знаний, необходимых для достижения успеха в этой области, может потребоваться время.
