Советы начинающим аналитикам данных

1. Вспомни математику и статистику.

Обе науки помогут анализировать данные и трактовать их. Чтобы освежить в памяти базовую математику и статистику, советуем эту серию курсов https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis.

2. Изучи машинное обучение.

Без него в Big Data никуда. С помощью машинного обучения исследователи и аналитики извлекают полезные знания и закономерности из огромного объема данных. Чтобы разобраться в теме, советуем почитать книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» от Андреаса Мюллера и Сары Гвидо.

3. Подтяни программирование.

Лучше всего для анализа данных знать Python и/или R. У каждого из этих языков свои преимущества и недостатки – выбери тот, который покажется удобнее. А здесь https://proglib.io/p/python-vs-r/ можно почитать об их плюсах и минусах.

4. Изучи основы хранения данных.

Почитай про базы данных, озера данных и распределенные хранилища. Без этого могут возникнуть ошибки на начальных этапах анализа.

5. Изучи очистку данных.

Узнай, какие бывают методы структурирования информации и отсеивания ошибочных значений.

6. Визуализируй данные.

Не нужен уровень профессионального графического дизайнера. Достаточно уметь правильно подавать данные. От этого зависит простота восприятия информации и дальнейшая работа команды.

7. Изучай новые инструменты.

Пробуй как можно больше новых инструментов для обработки и анализа данных. Это поможет отточить мастерство и найти более удобные и эффективные решения.

8. Практикуйся.

Изучай кейсы, участвуй в совместных проектах по анализу данных и в соревнованиях Kaggle, пройди стажировку в крупной компании.

9. Стань частью сообщества.

Аналитики активно обмениваются информацией, так что вступай в сообщества Data Science. Также можно читать публикации на «Хабре» в разделе

Источник: habr.com

Комментарии: