Независимо от того, начинаете ли вы свой путь в качестве аналитика данных или хотите отточить свои навыки, наличие нужных ресурсов под рукой имеет решающее значение. От обучающих платформ до удобных инструментов — вот тщательно подобранный список обязательных ресурсов, о которых должен знать каждый аналитик данных.
1. Платформы обучения
-
Coursera
предлагает такие курсы, как профессиональный сертификат Google Data Analytics и специализация по науке о данных от магазин Университета Джонса Хопкинса. -
edX
представляет программы ведущих университетов по анализу данных, статистике и визуализации. -
Интерактивные уроки кодирования DataCamp
, посвященные обработке и анализу данных на Python, R и SQL. -
Khan Academy
Бесплатные курсы по статистике и основам теории вероятностей.
2. Основные инструменты
-
Excel
по-прежнему остается мощным инструментом для очистки данных, создания сводных таблиц и базового анализа. -
SQL
необходим для запросов к базам данных и извлечения структурированных данных. -
Python
Популярный язык программирования с мощными Список методов и способов использования интеллектуального анализа данных библиотеками, такими как Pandas, NumPy и Matplotlib. -
Tableau и Power BI
Ведущие в отрасли инструменты для создания интерактивных и информативных панелей мониторинга. -
Jupyter Notebooks
Отлично подходят для исследовательского анализа данных и обмена воспроизводимой работой.
3. Источники данных
-
Наборы данных Kaggle
Бесплатные наборы данных для практики, соревнований и проектов. -
Репозиторий машинного обучения UCI
Обширная коллекция наборов данных для исследований и обучения. -
Data.gov
Открытые правительственные наборы данных в различных областях. -
Google Dataset Search —
поисковая система, специально предназначенная Мобильный Лидер для поиска наборов данных в Интернете.
4. Сообщества и форумы
-
Stack Overflow
Для вопросов по программированию и техническим вопросам. -
Reddit (r/dataanalysis, r/datascience)
Обсуждения, ресурсы и советы по карьере. -
Группы LinkedIn
Сетевое взаимодействие и обмен профессиональным контентом. -
Форумы Kaggle
Общайтесь со специалистами в области науки о данных и аналитики по всему миру.
5. Книги
-
«Анализ данных стал доступным» Анила Махешвари.
Введение в концепции анализа данных для начинающих. -
«Python для анализа данных» Уэса МакКинни.
Подробное руководство по использованию библиотек Python для анализа. -
«Рассказывание историй с помощью данных» Коула Нуссбаумера Кнафлика.
Основное внимание уделяется визуализации данных и эффективной передаче идей.
6. Блоги и обучающие материалы
-
На пути к науке о данных
Подробные статьи об анализе данных, инструментах и тенденциях. -
Учебные пособия, шпаргалки и советы сообщества DataCamp . -
Блог Mode Analytics
Практические руководства по SQL и визуализации данных.
7. Шпаргалки
-
Памятка по Pandas и NumPy.
Краткий справочник по распространённым командам для работы с данными. -
Памятка по SQL
Удобное руководство по синтаксису SQL-запросов. -
Шпаргалка по формулам Excel.
Основные формулы и сочетания клавиш.
Заключительные мысли
С этими ресурсами вы будете хорошо подготовлены к решению задач, связанных с данными, развитию своих навыков и оказанию значимого влияния в качестве аналитика данных. Продолжайте исследовать, практиковаться и взаимодействовать с сообществом — непрерывное обучение является ключом к успеху в этой постоянно развивающейся области.