- Programación
- Programación R
- Programación de Python
- Hoja de cálculo de Microsoft Excel o Google
- HTML, CSS y JavaScript
- Estadística
- Estadísticas descriptivas
- Estadística inferencial
- Diseño experimental
- Matemáticas
- Álgebra universitaria
- Funciones y gráficas
- Cálculo multivariable
- Álgebra lineal
- Aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje sin supervisión
- Aprendizaje reforzado
- Lucha de datos
- Pitón
- Sistemas de bases de datos
- SQL
- Comunicación y visualización de datos
- Codificación Visual
- Presentación de datos
- Conociendo a tu audiencia
- Intuición de datos (pensar como un científico de datos)
- Gestión de proyectos
- Conocimiento de la industria
Fuente: Lista de verificación de habilidades del analista de datos: guía electrónica gratuita
Más detalles detallados que puede encontrar en la guía proporcionada en el enlace anterior. Estoy haciendo nanodegree analista de datos de @Udacity. Estoy en el proyecto 4 del curso. Encuentro esas técnicas bastante útiles en mi trabajo diario. Para obtener detalles sobre el nanogrado, puede consultar el enlace anterior. Los Nanodegrees en @Udacity están diseñados en colaboración con la industria. También ayudan a conseguir el trabajo.
Definitivamente lo ayudará si aprende estas habilidades en la etapa inicial de su carrera, es decir, cuando esté más fresco. A medida que adquiera más experiencia, puede refinar su aprendizaje a través de proyectos en tiempo real.
- ¿Estar basado en datos es un rasgo fundamental de la personalidad, o puede adquirirse como una habilidad?
- ¿Cómo se implementan los algoritmos de aprendizaje automático en un entorno empresarial?
- Cómo lidiar con la falta de disponibilidad de datos o datos incorrectos para resolver problemas de ciencia de datos
- Cómo aplicar la ciencia de datos a la cocina
- ¿Cuánto tiempo te llevó convertirte en analista / desarrollador junior de BI productivo?
Espero que esto responda a su pregunta.