數(shù)據(jù)分析師是世界上最受歡迎的專業(yè)人士之一。這些人借助數(shù)據(jù)幫助公司做出知情的商業(yè)決策。

現(xiàn)在有很多關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的炒作。

然而，數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)入門檻非常高。這是一個競爭非常激烈的領(lǐng)域，每個來自不同教育背景的人都希望進(jìn)入。

在數(shù)據(jù)分析方面比在數(shù)據(jù)科學(xué)方面更容易找到一份工作。

大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)職位都要求你擁有量化領(lǐng)域的研究生學(xué)位。然而，我認(rèn)識的大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師都來自完全無關(guān)的背景，也沒有技術(shù)學(xué)位。

通過參加在線課程和新兵訓(xùn)練營，可以很容易地獲得數(shù)據(jù)分析技能。學(xué)習(xí)曲線不像數(shù)據(jù)科學(xué)中那樣陡峭，可以在更短的時間內(nèi)學(xué)習(xí)。

即使您以前沒有編程或技術(shù)經(jīng)驗，您也可以在短短幾個月內(nèi)獲得成為數(shù)據(jù)分析師所需的技能。

在這些資源的幫助下，我在短短六個月內(nèi)獲得了數(shù)據(jù)分析方面的實習(xí)機會。

在做了3個月的實習(xí)后，我收到了加入公司擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師的offer。

在本文中，我將描述我學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的步驟。找到這些資源并為自己創(chuàng)建路線圖花了大量的試驗和錯誤。

如果您遵循這些步驟，您可以在短短幾個月內(nèi)學(xué)習(xí)獲得入門級數(shù)據(jù)分析工作所需的技能。你甚至可以做得比六個月更快，這取決于你每天花在學(xué)習(xí)上的時間。

1.學(xué)習(xí)Python

要進(jìn)入分析領(lǐng)域，你首先需要學(xué)習(xí)一門編程語言。Python和R是該領(lǐng)域中最常用的兩種語言。

如果您剛剛起步，我強烈建議您學(xué)習(xí)Python。它比R更方便用戶，也更容易拿起。Python還有大量的庫，這些庫使數(shù)據(jù)預(yù)處理等任務(wù)變得更加容易。

Python的使用也比R更廣泛。如果將來要進(jìn)入web開發(fā)或機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，您將不需要學(xué)習(xí)新的語言。

網(wǎng)上課程

a）2020年完整的Python訓(xùn)練營：從零到Python中的英雄：

如果你是一個完全沒有編程經(jīng)驗的初學(xué)者，請參加這門課程。本課程將帶您學(xué)習(xí)Python語法的基礎(chǔ)知識，并學(xué)習(xí)變量、條件語句和循環(huán)。本課程由Udemy上最好的導(dǎo)師之一何塞·波蒂利亞教授。

b）學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化：

一旦您了解了Python的基礎(chǔ)知識和語法，就可以開始學(xué)習(xí)如何使用它分析數(shù)據(jù)。本課程將引導(dǎo)您瀏覽特定于數(shù)據(jù)分析的庫，如Numpy、Matplotlib、Pandas和Seaborn。

在學(xué)習(xí)這兩門課程后，您將對Python及其在分析領(lǐng)域的使用有一個基本的了解。然后，我建議繼續(xù)練習(xí)這門語言。

編碼挑戰(zhàn)站點

要獲得實踐，請訪問編碼挑戰(zhàn)網(wǎng)站，如HackerRank和LeetCode。我強烈建議HackerRank。他們有不同難度的編碼挑戰(zhàn)。從最簡單的開始，然后努力向上。

當(dāng)您開始從事分析工作時，您每天都會面臨編程問題。像HackerRank這樣的網(wǎng)站將有助于提高你解決問題的技能。

每天花大約4-5個小時解決Python HackerRank問題。這樣做大約一個月，您的Python編程技能將足以找到一份工作。

2.學(xué)習(xí)SQL

SQL技能是獲得一份分析工作所必需的。您的日常任務(wù)通常涉及從數(shù)據(jù)庫中查詢大量數(shù)據(jù)，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求操作這些數(shù)據(jù)。

許多公司將SQL與其他框架集成，并希望您了解如何使用這些框架查詢數(shù)據(jù)。

SQL可以在Python、Scala和Hadoop等語言中使用。這將根據(jù)您工作的公司而有所不同。但是，如果您了解用于數(shù)據(jù)操作的SQL，您將能夠輕松地使用其他SQL集成框架。

我通過Udacity的tookthisfree課程來學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)分析的SQL。DataCamp還有一個用于data analyticstrack的PopulationSQL可以試用。

第3步：數(shù)據(jù)分析和可視化

您將需要知道如何分析數(shù)據(jù)并從中獲得洞察力。知道如何編碼或查詢數(shù)據(jù)是不夠的。您需要能夠用這些數(shù)據(jù)回答問題和解決問題。

要學(xué)習(xí)Python中的數(shù)據(jù)分析，您可以參加我上面提到的Thisudemy課程。您還可以追求數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)軌跡DataCamp。

從數(shù)據(jù)中獲得洞察力之后，您應(yīng)該能夠呈現(xiàn)這些洞察力。涉眾需要根據(jù)您所展示的洞察力做出業(yè)務(wù)決策，因此您需要確保您的展示清晰簡潔。

這些見解通常借助數(shù)據(jù)可視化工具來呈現(xiàn)?？梢暬梢允褂肊xcel、Python庫或像Tableau這樣的商業(yè)智能工具創(chuàng)建。

如果你想成為一名數(shù)據(jù)分析師，我建議學(xué)習(xí)Tableau。它是最常用的報告工具之一，受到大多數(shù)雇主的追捧。

Kirill Eremenko的這門課程是學(xué)習(xí)畫面的最好資源之一。

第4步：數(shù)據(jù)講故事和演示

完成前三個步驟后，您就已經(jīng)具備了獲得數(shù)據(jù)分析入門級工作的所有必要技能。

現(xiàn)在，你需要向潛在的雇主展示這些技能。如果你不是來自技術(shù)背景，你需要向招聘人員展示你有成為分析師所需的技能。

為此，我強烈建議建立一個數(shù)據(jù)分析組合。在Tableau中構(gòu)建儀表板，使用Python分析Kaggle數(shù)據(jù)集，并撰寫關(guān)于新技能的文章。

你可以在這里看一下我的投資組合。

以下是您可以在投資組合中展示的一些數(shù)據(jù)分析項目示例：

• 創(chuàng)建新冠肺炎世界地圖儀表板
• 從Spotify中搜索音樂數(shù)據(jù)以識別頂級表演藝術(shù)家
• 使用LinkedIn數(shù)據(jù)確定薪資最高的地區(qū)

在你的簡歷上展示這樣的項目會讓你在潛在的雇主面前脫穎而出。

確保圍繞你創(chuàng)建的項目講述故事。記錄您創(chuàng)建項目所采取的每一個步驟，并寫一篇關(guān)于它的文章。你甚至可以創(chuàng)建自己的博客并發(fā)布這些文章。

這增加了你的文章落入他人手中的幾率，這意味著它被潛在雇主看到的幾率更高。

結(jié)論

如果你想進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析是一個很好的起點。與機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域相比，它的進(jìn)入壁壘較低。

如果你喜歡講故事和創(chuàng)建演示文稿，你會喜歡在分析領(lǐng)域工作。你的日常工作將包括向非技術(shù)人員解釋技術(shù)概念，你將需要努力提高你的溝通技能。

請記住，數(shù)據(jù)分析是人們一生都在努力學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。即使是成為一名分析師所需的個人技能也需要一輩子才能學(xué)會，所以不可能在短短幾個月內(nèi)掌握。

本文只針對試圖獲得數(shù)據(jù)分析入門級工作的人。

按照上面的步驟，我在6個月左右的時間里找到了一份分析方面的工作。即使你以前沒有數(shù)據(jù)經(jīng)驗，每天投入大約5-6個小時，你也能做到。

教育是改變世界最有力的武器
-納爾遜·曼德拉