Чему учиться, чтобы стать аналитиком данных?

Аналитик данных – востребованная и перспективная профессия, сочетающая в себе математику, программирование, бизнес-анализ и критическое мышление. Если вы хотите стать ценным специалистом, необходимо освоить ряд навыков и компетенций.

1. Математика и статистика:

Статистика: Основы статистики, теории вероятностей и математического анализа – это фундамент для понимания и обработки данных.

Линейная алгебра: Знание линейной алгебры необходимо для работы с многомерными данными.

2. Программирование:

Python: Один из самых популярных языков для анализа данных, обладающий обширными библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) для работы с данными и их визуализации.

R: Язык, специально разработанный для статистического анализа и визуализации.

SQL: Язык запросов к базам данных, необходимый для извлечения, обновления и манипулирования данными.

3. Работа с базами данных:

MySQL: Популярная реляционная база данных.

NoSQL: Знакомство с NoSQL-базами данных (MongoDB, Cassandra) может быть полезно для работы с неструктурированными данными.

4. Инструменты для анализа данных и визуализации:

Tableau: Мощный инструмент для визуализации данных, позволяющий создавать интерактивные и информативные дашборды.

Power BI: Инструмент от Microsoft, интегрирующийся с другими продуктами компании.

Google Data Studio: Бесплатный инструмент от Google, простой в использовании и обладающий достаточной функциональностью.

5. Машинное обучение:

Основы машинного обучения: Знание алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация) позволяет делать прогнозы и выявлять скрытые закономерности в данных.

Библиотеки машинного обучения: TensorFlow, Scikit-learn – популярные библиотеки для реализации алгоритмов машинного обучения.

6. Критическое мышление:

Аналитическое мышление: Способность критически оценивать и анализировать информацию, выявлять закономерности и тенденции в данных.

Решение проблем: Умение решать задачи, используя данные и аналитические методы.

7. Владение бизнес-аналитикой:

Понимание бизнес-процессов: Знание бизнес-среды и специфики отрасли позволяет делать выводы из данных, релевантные для бизнеса.

Коммуникация: Умение донести результаты анализа до бизнес-пользователей в понятной и доступной форме.

8. Soft skills:

Коммуникация: Умение ясно и лаконично излагать свои мысли, как устно, так и письменно.

Презентация: Навыки презентации для представления результатов анализа.

Работа в команде: Умение работать в команде и эффективно взаимодействовать с коллегами.

Дополнительные навыки:

Управление проектами: Знание методологий проектного управления и agile-практик поможет в организации рабочего процесса.

Английский язык: Владение английским языком позволит вам иметь доступ к новейшим материалам и инструментам в области данных.

Сервис skill2go собрал курсы по аналитике данных по тематикам, где можно почитать отзывы и выбрать нужный, используя фильтры. Там же есть сортировка по стоимости, языку, а также уровню подготовки.

Стать аналитиком данных – это достижимая цель. Приложив достаточно усилий и упорства, можно освоить необходимые навыки и начать карьеру в этой интересной и перспективной сфере.