نیاز به سرعت در حال رشد برای تحلیلگران داده منجر به هجوم دوره های مرتبط با داده در سراسر اینترنت شد. متأسفانه، بسیاری از دوره های ارائه شده در ارائه یک تجربه یادگیری جامع که کل خط لوله تجزیه و تحلیل را پوشش می دهد، ناکام هستند.
برای این مقاله، بهترین پلتفرم‌های دوره در اینترنت را بررسی کرده‌ام تا بهترین کلاس‌ها را برای یادگیری تجزیه و تحلیل داده‌ها بیابم. از آنجایی که مهارت های زیادی در شغل یک تحلیلگر دخیل است، من بهترین گزینه دوره را برای دسته های خاص ارائه کرده ام. امیدواریم این دسته بندی به شما کمک کند راحت تر تصمیم بگیرید که کدام دوره برای شما بهترین است.
اگر هنوز در انتخاب رشته با مشکل مواجه هستید، برای اطلاعاتی در مورد آنچه که تحلیلگران داده انجام می دهند، به چه مهارت هایی نیاز دارند و توصیه هایی در مورد نحوه شروع کار، می توانید به راهنمای یادگیری در انتهای این مقاله مراجعه کنید.
معیارهای انتخاب رشته
این روزها هزاران دوره داده وجود دارد، بنابراین برای محدود کردن گزینه ها به واجد شرایط ترین، نکات داده زیر را در نظر گرفتم:
- سازماندهی و کیفیت محتوا
- نظرات دانش آموزان
- بحث کارکنان و دانشجویان
- آزمون ها و تکالیف
- گنجاندن مفاهیم آماری
این معیارها به کاهش تعداد دوره‌های بالقوه به تعداد انگشت شماری کمک کردند، که من سپس با مقایسه و تقابل آنها، توصیه‌های خود را که در زیر فهرست شده است به شما ارائه کردم. این چند مورد آخر همان چیزی است که به نظر من امروز بهترین برای یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها به صورت آنلاین است.
TL; DR بهترین دوره های تجزیه و تحلیل داده ها برای سال 2022
| رتبه | عنوان دوره | سکو | فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های گوگل | کورسرا | Google Sheets، SQL | 4.8 | رایگان - 49 دلار در ماه | مبتدی |
| 2 | یک تحلیلگر داده شوید | یادگیری لینکدین | Excel، Power BI، SQL، Tableau، R | 4.7 | 39. 99 دلار در ماه | مبتدی تا متوسط |
| 3 | مهارت های اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها و تخصص تجسم | کورسرا | برتری داشتن | 4.8 | رایگان - 49 دلار در ماه | حد واسط |
| 4 | تحلیلگر داده در R | Dataquest | R، SQL | 4.8 | 25-49 دلار در ماه | مبتدی |
| 5 | تجارت و تجزیه و تحلیل داده ها با SQL | اشتراک مهارت | SQL | 4.9 | 13. 99 دلار در ماه | مبتدی-متوسط |
گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های گوگل — گوگل، کورسرا
| فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله | لینک دوره |
|---|---|---|---|---|
| Google Sheets، SQL، R، Tableau | 4.8 | رایگان - 39. 99 دلار در ماه | مبتدی | ثبت نام کنید |
مبتدیان کامل به دنبال معرفی گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده های متمرکز بر محصولات Google هستند.
این دوره بسیار دارای رتبه از Google طیف گسترده ای از موضوعات را در بر می گیرد و مطابق توضیحات آنها "در کمتر از شش ماه" شما را آماده کرده است. Google اظهار داشت که دارندگان گواهینامه به کنسرسیوم کارفرمایان دسترسی خواهند داشت ، که شامل 150 شرکت آمریکایی است که متعهد به در نظر گرفتن فارغ التحصیلان برای موقعیت های تجزیه و تحلیل سطح ورودی هستند.
از بین تمام دوره هایی که می توانم پیدا کنم ، این سریال توسط Google جامع ترین است. محتوای ویدیویی دوره به خوبی سازمان یافته ، حرفه ای و هیجان انگیز است و با ثبت نام در بسیاری از دانشجویان ، یک جامعه فعال برای سؤال و پاسخ وجود دارد. در طی دوره ، شما در معرض محبوب ترین ابزارهای تحلیلی قرار دارید: Google Sheets ، SQL ، R و Tableau. این مباحث کل خط لوله تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد و به شما مهارت هایی برای توسعه پروژه های شخصی خود می دهد.
دوره 1: مبانی: داده ها ، داده ها ، در همه جا
- معرفی به تجزیه و تحلیل داده ها
- معرفی ابزارهای تحلیلی (برگه ها ، SQL)
دوره 2: برای تصمیم گیری در مورد داده ها سؤال کنید
- حل کننده مشکل
- پرسیدن س questions الات خوب
- مبانی صفحه گسترده
- برقراری ارتباط موثر
دوره 3: داده ها را برای اکتشاف آماده کنید
- قالب های داده ، انواع ، مدل سازی ، جمع آوری
- اخلاق داده
- با استفاده از صفحات گسترده با پایگاه داده
- معرفی به BigQuery
- امنیت داده ها
دوره 4: داده ها را از کثیف تا تمیز پردازش کنید
- یکپارچگی داده
- تمیز کردن داده ها با صفحات گسترده و SQL
- رزومه/اطلاعات شغلی
دوره 5: داده ها را برای پاسخ به س questions الات تجزیه و تحلیل کنید
- سازماندهی داده ها برای برگه ها و BigQuery
- قالب بندی و تبدیل داده ها
- عملکرد جمع آوری داده ها در برگه ها و SQL
- فرمول ها ، توابع و میزهای محوری بیشتر
- SQL متوسط
دوره 6: داده ها را از طریق هنر تجسم به اشتراک بگذارید
- معرفی مفاهیم تجسم داده ها
- ایجاد تجسم با تابلو
- توسعه داستانهای داده
- ایجاد ارائه های مؤثر
دوره 7: تجزیه و تحلیل داده ها با برنامه نویسی R
- معرفی به زبان R و RSTUDIO
- تمیز کردن ، سازماندهی و تبدیل داده ها با r
- ایجاد تجسم با r
- تهیه گزارش و اسناد برای تجزیه و تحلیل R
دوره 8: Google Data Analytics Capstone: یک مطالعه موردی را کامل کنید
- توسعه پروژه خود برای نمایش در نمونه کارها و رزومه کاری خود
- اطلاعات مربوط به ساخت یک سبد قانع کننده
برنامه درسی به "دوره ها" تقسیم می شود ، اما برخی از مطالب می توانند بسیار کوتاه تر از یک دوره معمولی Coursera باشند. برخی از زبان آموزان گزارش می دهند که کل تخصص را در کمتر از یک ماه به پایان رسانده اند. بنابراین ، بسته به پیشینه خود ، ممکن است سریال های دوره را سریعتر از تبلیغات به پایان برسانید.
به یک تحلیلگر داده تبدیل شوید - LinkedIn Learning
| فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله | لینک دوره |
|---|---|---|---|---|
| Excel، Power BI، SQL، Tableau، R | 4.7 | 39. 99 دلار در ماه | مبتدی تا متوسط | ثبت نام کنید |
کسانی که به دنبال قرار گرفتن در معرض گسترده بسیاری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده هستند ، اما با تمرکز بیشتر روی محصولات مایکروسافت
مسیر یادگیری تحلیلگر داده از LinkedIn Learning در مجموعه ای از دوره های سازماندهی شده به روشی که آموزش خوبی را برای شما فراهم می کند. مسیر دوره از نظر محدوده ای با ذکر شده در بالا Google مشابه است ، اما با تمرکز بر روی محصولات مایکروسافت ، یعنی اکسل و Power BI.
یکی از مزایای این سریال دوره نسبت به Google ، گنجاندن ماژول های آمار است که برای زبان آموزان بسیار عالی است که مایل به تقویت ریاضیات خود برای تجزیه و تحلیل هستند.
دوره 1: مهارت های غیر فنی دانشمندان داده مؤثر
- مهارت های غیر فنی ضروری
دوره 2: یادگیری اکسل: تجزیه و تحلیل داده ها
- آمار اساسی در اکسل
- تجسم داده ها
- آزمایش فرضیه
- با استفاده از توزیع
- کواریانس و همبستگی
- تجزیه و تحلیل بیزی
دوره 3: تسلط داده: کاوش و توصیف داده ها
- تسلط داده ها
- نحوه استفاده از رایج ترین انواع نمودار
- آمار توصیفی
دوره 4: یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها: 1 پایه
- SQL اساسی
- واردات و تمیز کردن داده ها
- ایجاد و نگهداری مجموعه داده ها
- معرفی به پرس و جو قدرت
دوره 5: یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها قسمت 2: گسترش و استفاده از دانش اصلی
- کار با داده های تجاری
- ساخت مجموعه داده ها با نمایش داده شد
- میزهای محوری
- معرفی به قدرت بی
- ارائه داده ها در جلسات
دوره 6: آمار اکسل آموزش ضروری: 1
- انواع داده ها
- احتمال
- گرایش مرکزی
- تغییرپذیری
- توزیع
- برآورد کردن
- آزمایش فرضیه
- تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA)
- تجزیه و تحلیل اندازه گیری مکرر
- پسرفت
- همبستگی
دوره 7: تجزیه و تحلیل پیش بینی آموزش ضروری: داده کاوی
- تعریف مشکلات
- درک نیازهای داده
- مشکلات و راه حل هایی که با داده ها با آن روبرو خواهید شد
- استقرار مدل ها
- استاندارد صنعت متقابل برای داده کاوی (CRISP-DM)
دوره 8: آموزش ضروری Power Bi
- دریافت داده به Power BI
- گزارش ها و تجسم ها
- ایجاد داشبورد
- به اشتراک گذاری داده ها
- Power Bi Mobile
دوره 9: یادگیری تجسم داده ها
- سلسله مراتب اطلاعات
- قصه گویی
- الگوی بصری
- تعامل
دوره 10: آموزش ضروری Tableau
- مدیریت منابع داده
- برگه ها و کتابهای کاری Tableau
- ایجاد محاسبات و زمینه های سفارشی
- تجزیه و تحلیل داده ها در Tableau
- نقشه برداری از داده های جغرافیایی
- ایجاد داشبورد و اقدامات
دوره 11 SQL: گزارش و تجزیه و تحلیل داده ها
- با استفاده از SQL برای گزارش داده ها
- گروه بندی نتایج SQL
- ادغام داده ها
- برخی از نحو پیشرفته
دوره 12: R آموزش ضروری: درگیری و تجسم داده ها
- معرفی R و RStudio
- وارد کردن داده ها
- تجسم داده ها در R
- داده های مشاجره
- رمزگذاری مجدد داده ها
دوره 13 پاکسازی داده ها در آموزش ضروری پایتون
- داده های بد
- علل خطاها
- شناسایی، پیشگیری و رفع خطاها
شما می‌توانید بسیاری از مهارتهای مورد نیاز را از مسیر تحلیلگر داده در Linkedin Learning کسب کنید. مقداری همپوشانی با آمار و محتوای تجسم وجود دارد، اما برای یک مبتدی، این فقط می تواند مهارت های تحلیلی تازه کسب شده شما را به عنوان یک مبتدی تقویت کند.
مشکلی که من با این مسیر دارم این است که دوره پایتون در انتها قبلاً تجربه پایتون را در نظر گرفته است، اما در هیچ کجای مسیر، دوره نحوی پایتون وجود ندارد. اگر قصد دارید این مسیر را تکمیل کنید، همچنین توصیه می‌کنم دستور زبان Python را در Codecademy، بهترین دوره پایتون با توجه به داده‌ها، یاد بگیرید.
مهارت های اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها و تخصص تجسم - دوره آموزشی
| فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله | لینک دوره |
|---|---|---|---|---|
| Excel، Power BI | 4.8 | 49 دلار در ماه | حد واسط | ثبت نام کنید |
کسانی که دارای اکسل هستند، به دنبال تجزیه و تحلیل داده‌ها در سریعترین زمان ممکن هستند.
این دوره از دانشگاه Macquarie بسیاری از مفاهیم متوسط تا پیشرفته اکسل را پوشش می‌دهد و به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به طور کارآمد تمیز، تجزیه و تحلیل و تجسم کنید. اگر در مورد آمار زنگ زده هستید، ممکن است ایده خوبی باشد که این دوره را با یک دوره آمار مناسب تکمیل کنید، زیرا جنبه ریاضی تجزیه و تحلیل در اینجا پوشش داده نشده است.
به طور کلی، کیفیت آموزش فوق العاده است و ارزیابی ها و تکالیف زیادی برای تقویت مهارت های Excel و Power BI خود خواهید یافت.
درس 1: مبانی اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها
- پاکسازی و دستکاری متن
- کار با اعداد و تاریخ
- نام های تعریف شده
- جداول برای دستکاری خودکار داده ها
- توابع منطقی و جستجو
درس 2: تجسم داده ها در اکسل
- قالب بندی شرطی، خطوط جرقه و قالب های اعداد
- تکنیک های مختلف ترسیم نمودار
- نمودارهای تخصصی
- داشبوردهای تعاملی با استفاده از نمودارهای محوری، اسلایسرها و نمودارهای پویا
درس 3: ابزارهای قدرت اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها
- دریافت و تبدیل داده ها با Power Query
- Power Pivot و مدل های داده
- داده ها را با Power BI تجسم کنید
پس از اتمام این دوره و تجزیه و تحلیل داده ها در اکسل، ممکن است منطقی باشد که شروع به یادگیری SQL یا R کنید. برای SQL، دوره قبلی را ببینید. برای R به دوره زیر مراجعه کنید.
تحلیلگر داده در R— Dataquest
| فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله | لینک دوره |
|---|---|---|---|---|
| R، SQL | 4.8 | 25-49 دلار در ماه | مبتدی | ثبت نام کنید |
مبتدیانی که بیشتر به جنبه برنامه نویسی تجزیه و تحلیل داده ها علاقه مند هستند، برخلاف نرم افزارهای صفحه گسترده، مانند اکسل.
DataQuest یکی از محبوب ترین سیستم عامل های تعاملی آموزش علوم داده است. علیرغم نداشتن فیلم برای هر موضوع ، روش تدریس آنها و سبک یادگیری مبتنی بر پروژه بسیار مؤثر است.
تحلیلگر داده با R Path ، که دارای نسخه پایتون نیز هست ، زبان آموزان را بدون تجربه برنامه نویسی از طریق کل خط لوله Analytics با استفاده از R و SQL به ارمغان می آورد.
پایتون اغلب اولین انتخاب برای کار با داده ها است ، اما اگر هدف شما این است که در تجزیه و تحلیل مهارت پیدا کنید ، R با داده ها و آمار خارج از جعبه زیبا تر بازی می کند. صریح بودن این زبان به شما امکان می دهد در بسیاری از موارد با داده های سریعتر از پایتون تولید کنید.
- معرفی به نحو R
- ساختارهای داده
- حلقه ها ، تکرارها ، توابع و جریان کنترل
- تجسم داده ها
- تمیز کردن داده ها
- اصول SQL
- SQL متوسط
- دریافت داده ها از API و Scraping وب در r
- مبتدی به آمار میانی با استفاده از r
- اصول احتمالی و احتمال مشروط
- آزمایش فرضیه
- رگرسیون خطی
- اصول یادگیری ماشین
- برنامه های وب تعاملی با r
DataQuest نسبت به سایر دوره ها برنامه درسی بسیار قوی تری در آمار و احتمال دارد ، بنابراین اگر احساس می کنید که ریاضی شما نیاز به کار دارد ، این مسیر دوره به شما کمک می کند. علاوه بر این ، DataQuest همچنین می تواند به عنوان یک منبع عالی برای تمرین مهارت های شما از طریق پروژه های هدایت شده خود ، صرف نظر از اینکه دوره دیگری را که تصمیم به گذراندن آن دارید ، استفاده کند.
تجزیه و تحلیل تجارت و داده با SQL - Skillshare
| فنی | رتبه بندی | قیمت گذاری | مرحله | لینک دوره |
|---|---|---|---|---|
| SQL | 4.9 | 13. 99 دلار در ماه | مبتدی-متوسط | ثبت نام کنید |
کسانی که بیشتر علاقه مند به یادگیری و استفاده از SQL در تجزیه و تحلیل هستند ، یا هر کسی که مایل به گسترش صفحات گسترده گذشته است
جف دیویت ، مربی این دوره ، یک جانباز 20+ ساله صنعت بزرگ داده است و این کلاس Skillshare را برای به اشتراک گذاشتن آنچه که او آموخته است ساخت پروژه ها و تجزیه و تحلیل داده ها در حرفه خود را ایجاد کرده است.
بر خلاف سایر دوره های ذکر شده در این لیست ، این دوره فقط بر حل مشکلات تجزیه و تحلیل با استفاده از زبان پرس و جو ساختاری (SQL) ، یک زبان برنامه نویسی ساخته شده برای رابط با پایگاه داده ها متمرکز است. از آنجا که SQL بسیاری از مشاغل را اداره می کند ، این یکی از مهارتهای بسیار درخواستی است که در پست های شغلی در طول تحقیق من برای این مقاله ذکر شده است.
- معرفی به پایگاه داده ها
- عادی سازی داده ها
- میزهای واقعیت
- جمع آوری داده ها
- نمودارهای روابط موجود (ERD)
- تنظیم و اتصال به MySQL
- مبتدی به SQL متوسط
- تجزیه و تحلیل داده ها مثال پروژه
- پرس و جو برنامه ها را توضیح دهید
- دولت mysql
پس از اتمام این دوره ، باید با SQL راحت باشید و می توانید کار روی پروژه های نمونه کارها خود را شروع کنید.
راهنمای یادگیری
تحلیلگران داده چه کاری انجام می دهند؟
مسئولیت های تحلیلگران داده ها از شرکت به شرکت به شرکت دیگر متفاوت است ، اما اکثر آنها اهداف اصلی زیر را دارند: 1) داده ها را از منابع مختلف مانند پایگاه داده ها ، کتابهای کار اکسل و CSVS 2) بکشید. در قالب های قابل هضم به راحتی 4) تجسم ، گزارش های خلاصه و داشبورد ایجاد کنید
یک تحلیلگر داده با کمک به آنها در تصمیم گیری های بهتر و در نهایت ، برای ایجاد درآمد بیشتر ، برای یک شرکت ارزش ایجاد می کند.
تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده
تبدیل شدن به یک دانشمند داده اغلب با تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده شروع می شود. اگر بخواهیم به یک نمودار ون از مهارت های هر دو نقش نگاه کنیم ، دایره دانشمند داده کاملاً شامل تحلیلگر داده ها خواهد شد.
وبلاگ دانشگاه شمال شرقی این اختلافات را به خوبی خلاصه می کند:
در حالی که تحلیلگران داده و دانشمندان داده هر دو با داده ها کار می کنند ، تفاوت اصلی در کارهایی که با آن انجام می دهند نهفته است.
تحلیلگران داده ها مجموعه داده های بزرگ را برای شناسایی روندها ، توسعه نمودارها و ایجاد ارائه های بصری برای کمک به مشاغل در تصمیم گیری های استراتژیک تر بررسی می کنند.
از طرف دیگر ، دانشمندان داده با استفاده از نمونه های اولیه ، الگوریتم ها ، مدل های پیش بینی کننده و تجزیه و تحلیل سفارشی ، فرآیندهای جدیدی را برای مدل سازی و تولید داده ها طراحی و ساختند.
در اصل ، تحلیلگران داده ها برای ترسیم بینش با داده ها و خطوط لوله ایجاد شده همکاری می کنند ، در حالی که دانشمندان داده خطوط لوله جدید داده ها را ایجاد می کنند و از ابزارها و تکنیک های پیشرفته تری برای حل مشکلات پیچیده تر استفاده می کنند.
ابزارها و مهارتهای تحلیلگر داده
تحلیلگران داده از ابزارها و فرآیندهای مختلفی استفاده می کنند ، بنابراین دوره هایی که می گذرانید به موقعیت مورد نظر شما و دانش شما در حال حاضر بستگی دارد. یک شرکت ممکن است به یک تحلیلگر در درجه اول برای Excel و Power BI نیاز داشته باشد ، در حالی که یک تجارت دیگر به شخصی با SQL و Tableau نیاز دارد.
اگر وارد تجزیه و تحلیل داده ها و تجربه برنامه نویسی نمی شوید ، سریعترین مسیر شما برای آماده سازی کار ایجاد مهارت در یک برنامه صفحه گسترده مانند Excel یا Google Sheets و نرم افزار تجسم ، مانند Tableau یا Google Data Studio است.
از طرف دیگر، اگر تجربه برنامه نویسی دارید، شروع با SQL، Python یا R انتخاب خوبی خواهد بود. در بیشتر پست‌های شغلی به SQL اشاره شده است، بنابراین اگر این علاقه اصلی شماست، می‌توانید انتخاب‌های من را برای بهترین دوره‌های SQL بررسی کنید، که بهترین دوره‌ها را برای یادگیری SQL به طور کلی رتبه‌بندی می‌کند. در این مقاله، من پیشنهادات SQL خود را در درجه اول بر استفاده از SQL برای تجزیه و تحلیل متمرکز می کنم.
با کدام فناوری (Excel، SQL، Tableau و غیره) شروع کنم؟
یادگیری اکسل یکی از بهترین راه‌ها برای شروع تجزیه و تحلیل داده‌ها است، زیرا بسیاری از افراد قبلاً در معرض این نرم‌افزار قرار دارند. می‌توانید به راحتی از طریق یک دوره آموزشی خاص اکسل، مانند مهارتهای Excel برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تخصصی تجسم از Coursera، این آشنایی را ایجاد کنید.
علیرغم استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای سال‌ها، من هنوز زمانی که نیاز به تجزیه و تحلیل سریع، به اشتراک گذاشتن نتایج با تیم و تصمیم‌گیری آگاهانه دارم، به اکسل می‌رسم. بسیاری از شرکت ها هنوز کل خط لوله تجزیه و تحلیل خود را از طریق اکسل اجرا می کنند، بنابراین فرصت های شغلی زیادی در انتظار تحلیلگران ماهر داده اکسل هستند.
دانستن بیشتر در مورد اکسل (یا Google Sheets) فقط می تواند در تجزیه و تحلیل برای شما مفید باشد، اما اگر در حال حاضر پایه اکسل مناسبی دارید، رفتن به SQL یک شرط مطمئن خواهد بود. بسیاری از کسب‌وکارها داده‌های خود را در پایگاه داده SQL ذخیره می‌کنند و به تحلیل‌گرانی نیاز دارند تا آن داده‌ها را جمع‌آوری، خلاصه و معنا کنند. هنگام تحقیق در مورد پست های شغلی برای این مقاله، مشاغل بیشتری را یافتم که به فردی با تجربه SQL قوی نیاز دارند تا هر فناوری دیگری.
از آنجایی که SQL یک زبان برنامه نویسی است، منطقی است که اکثر دوره های SQL صرفاً بر روی نحو و مدل سازی داده تمرکز می کنند، به همین دلیل است که من در اینجا Business and Data Analysis را با SQL وارد کرده ام زیرا بیشتر رویکردی تحلیلی دارد.
در نهایت، اگر قبلاً تجربه صفحه گسترده دارید و ترجیح می دهید به زبان برنامه نویسی با برنامه های بیشتر بروید، یادگیری R یک انتخاب عالی است. بر خلاف SQL که محدود به پایگاه‌های داده است، R یک زبان برنامه‌نویسی معمولی است که مزایای زیادی در آمار و تجسم دارد. R برای کارهای تحلیلی خالص ساده‌تر از پایتون است، اما مهارتهای پایتون همچنان مورد تقاضا هستند. در هر صورت، توصیه می کنم از طریق مواد رایگان R یا Python در Dataquest کار کنید تا در سریع ترین زمان ممکن شروع به یادگیری کنید.
آنچه را که یاد می گیرید به کار ببرید
مهم نیست که کدام مهارت ، فناوری یا مسیری را که شروع می کنید ، ضروری است که هر آنچه را که یاد می گیرید تمرین کنید. دانش خود را با تجزیه و تحلیل چیزی که به آن علاقه مند هستید ، تقویت کنید و گزارش یا داشبورد را برای نمایش یافته های خود تهیه کنید. بسیاری از کارفرمایان پروژه های منحصر به فرد و تکمیل شده را جایگزینی معادل برای تجربه کار می دانند. نه تنها صحبت از طریق یک پروژه اشتیاق که مصاحبه کنندگان امداد را با سنجش توانایی های خود انجام داده اید ، بلکه به شما کمک می کند تا از سندرم ایمپستر فرار کرده و اعتماد به نفس خود را ایجاد کنید.
آیا گواهینامه ها ارزش آن را دارند؟
هر دوره در این لیست گواهینامه ای را ارائه می دهد ، و آنها یک روش خارق العاده برای اثبات خود هستند که شما یک دوره را گذرانده اید و دانش جامد یک موضوع را انجام داده اید. با وجود این ، شما باید به ساخت رزومه خود نزدیک شوید که گویی گواهینامه هایی که کسب می کنید وجود ندارند. شما فقط باید روی پروژه هایی که نشان دهنده دانش و استعداد شما است ، تمرکز کنید ، به خصوص هنگامی که تجربه شغلی گذشته را نداشته باشید.
طاقچه ای را که به آن علاقه مند هستید انتخاب کنید ، خواه ورزش ، امور مالی ، بهداشت و بازاریابی باشد و چیزی را که مورد علاقه شما باشد ، بسازید. لازم نیست پیشگام باشد ، اما باید توانایی های شما را برای مصاحبه کنندگان به نمایش بگذارد. اگر به دنبال الهام هستید ، مجموعه داده های Kaggle و نوت بوک های جامعه را بررسی کنید ، یا چند مورد از پروژه های هدایت شده DataQuest یا Coursera را دنبال کنید.
موفق باشی، خوش بگذره!
یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها می تواند یک سفر چالش برانگیز باشد ، اما چه برای یک حرفه و چه برای سرگرمی ، من اطمینان دارم که تجزیه و تحلیل شما را به یک مسیر پروژه های هیجان انگیز ، مماس ها و یافته های شکنشی سوق می دهد.
