Четыре столпа карьеры в сфере обработки данных

•Электронные таблицы (Excel) •SQL •Инструмент визуализации (Tableu или Power BI) •Язык сценариев (Python или R) •Базовая навигация по интерфейсу •Формулы •Условные выражения •Объединение наборов данных •Построение графиков/визуализация •Сводные таблицы •Фильтрация и сортировка данных •Запрос мощности •Надежная альтернатива Excel •Отсутствуют многие дополнительные функции •Широко используется в правительстве, научных кругах и стартапах •Сложный предмет для изучения •Базовый синтаксис •Анатомия SQL-запроса •Агрегации •Объединения нескольких таблиц •Пространственное моделирование •Общие сведения и подзапросы •Power BI или Tableau •Составление всех стандартных графиков •Очистка данных и структурирование данных •Базовая панель мониторинга •R или Python •Переменные •Основные манипуляции с числами •Манипулирование строками •Базовые структуры данных •Петли •Определение и использование функций •Панды •Не переоценивайте свой уровень мастерства •Используйте Excel для аналитиков начального уровня •Не переоценивайте сертификаты •Ведите собеседование в непринужденной обстановке •Задавайте вопросы и проверяйте идеи •Просите разъяснений •Курсы Тома Хинкла и Оза Дю Солея •Тренинг skillwave для Power Query •База данных IMDB и Microsoft Contoso для SQL •Курсы Tableau •Библия Python и Pandas Bootcamp •Платформа наставничества и образования Анила

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.