Cómo aprender a ser un análisis de datos

La analítica es solo estadística, solo una palabra más elegante. Como no tienes experiencia, te sugiero que comiences despacio.

  1. Tome un curso en línea en estadísticas de coursera. Los cursos de estadísticas de Duke university en Coursera son realmente buenos
  2. Una vez que comprenda los conceptos básicos de las estadísticas, pase al lenguaje de programación. Elija a cualquiera de R o Python. Inicialmente, no intentes aprender varios idiomas, esto solo te confundirá. Para R: pruebe el libro “programación práctica con R”. Para python, haga un curso en línea de la academia de códigos, luego intente el libro “análisis de datos con Python”
  3. Una vez que esté familiarizado con los idiomas y las estadísticas, lea el libro y los videos de “introducción al aprendizaje estadístico”
  4. Una vez que haya terminado con estos pasos, sabrá más que las personas que ya están en la industria.
  5. Elija proyectos simulados de cualquier sitio web en línea. No recoja proyectos de kaggle en la fase inicial, ya que son bastante difíciles para principiantes e incluso para personas experimentadas. Pruebe proyectos simples de Analytics Vidya
  6. A medida que te sientas más cómodo, solo practica y mejorarás con cada nuevo proyecto.

Primero, comprenda sus objetivos y el lenguaje que los rodea: si desea comprender cómo los negocios, el marketing y las operaciones pueden usar los datos, considere el análisis / análisis de datos. Si desea construir un algoritmo de aprendizaje automático, un motor de recomendación o IA, ¡investigue la ciencia de los datos!

Personalmente, soy mentor en Springboard: me gusta mucho su Currículum de Data Analytics for Business, ya que es el conjunto de herramientas que utilicé mucho durante mis primeros 5 años en el campo. También ofrecen Fundamentos de la ciencia de datos si la última opción le parece más atractiva.

También hay opciones como Asamblea General si estás cerca de una ciudad importante, y he tenido amigos que disfrutaron de sus experiencias allí.

Y si desea un punto de referencia para los títulos y habilidades de trabajo de análisis más demandados, siéntase libre de ir a buscar mi Guía.

¡Buena suerte!

comience aprendiendo las habilidades de programación fundamentales en R, python, java, scala, SQL y C #, luego pase a marcos como hadoop y spark y también necesita un conocimiento de matemáticas, estadísticas y aprendizaje automático

Existen ciertos cursos en línea que ayudan o lo guían mejor para ingresar al vasto campo de la ciencia de datos. Debe buscar en Coursera, EdX y otros sitios web educativos para estos cursos.