Пару лет назад, когда захотел зайти в IT, я столкнулся с этим вопросом. И мне очень бы хотелось найти такой роадмап, следуя которому получилось бы не распыляться и быть уверенным, что все делаю правильно.

В итоге, методом проб и ошибок я составил личный роадмап, который рекомендую всем, кто хочет стать аналитиком. И если бы я начинал с нуля, то следовал бы ему👇

Мой ЛИЧНЫЙ сборник БЕСПЛАТНЫХ курсов, пройдя которые шаг за шагом, можно уверенно стать Data Analyst (все прошел я лично):

1. Основы Python (далее ООП на YouTube или платно) 2. Основы анализа данных с Python (pandas, numpy, matplotlib) 3. SQL (синтаксис PostgreSQL) 4. Основы статистики (1-2 части достаточно) + основы A/B-тестирования

* на этом моменте уже можно искать работу

5. Основы визуализации в Tableau (advanced платно) 6. Git

Далее ML (хороших бесплатных нет): Машинное обучение на Python (3к) (Основы, классический ML) Продвинутый ML (5к) (Временные ряды, RecSys, Uplift, ценообразование, AutoML)

Практиковаться можно здесь (практика обязательна): 1. Codewars. Решение задачек на Python и SQL 2. LeetCode. Решение задачек на Python и SQL 2. Kaggle. Решение аналитических задач с Python, ML

PS. Если у вас есть возможность взять платный полный курс, то берите. В них обычно есть все и сразу, и по порядку. Например от Яндекса - Аналитик Данных

Летсго в IT!🔧