宝くじに当たりたいなら、まず購入しなければならないのと同じように、業界に入ってから開発を求めるということわざがあります。優秀なデータアナリストになりたい場合も同様で、開発や詳細な調査の前に、まずこのスキルをマスターして業界に入ります。データ分析など、残業ゼロで給料の高い仕事に就きたいと考える人は多いですが、実際には、学び方や学習行動を本当に理解している人はほとんどいません。
データ分析のキャリアについて本当に楽観的であれば、データ分析に興味を持っていることになります。少人数クラスは、将来のキャリアの理想を実現するために、クラスに直接入学して勉強し、初期段階で約3か月を投資し、一生懸命勉強することをお勧めします.
では、データ分析を上手に学ぶにはどうすればよいでしょうか。これは、多くの友人、特に基礎ゼロでキャリアを変えた人々の疑問でもあります. 次に、私たちの数人の主要な学生が卒業したときに残した学習経験を共有します.
Zhang の共有: (学生のプライバシーを保護するために、姓のみが使用されます)
1. データ分析を十分に学習するには、次の側面での取り組みが必要です。
基礎知識の習得: データ分析には、線形代数、微積分、確率論、数理統計学などの統計学や数学の基礎知識が必要です。これらの基本的な知識はデータ分析の基礎であり、この知識を習得することによってのみ、データ分析ツールとテクニックをよりよく理解し、適用することができます。私の専攻は学習に有利でした.基礎を比較的スムーズに習得できたので、学習に対する自信も増しました.最初は、それを学ぶことができないのではないかと心配し、すべての投資が無駄になりました.
データ思考を養う: データ分析では、論理的思考と分析スキルを使用して、データからパターンと傾向を発見する必要があります。したがって、単にデータの表面にとどまるのではなく、優れたデータ思考を養い、データ言語を使用してアイデアを表現および伝達することを学ぶ必要があります。データ思考を養うのに少し時間がかかりましたが、幸いなことに、Zhang氏は本当にプロであり、さまざまな角度からデータ思考を養い、多くのプロジェクトの実践的な演習と組み合わせて、スキルポイントはまだ比較的しっかりしています.
データ分析ツールの学習: データ分析には、Excel、Python、MySQL、power BI、R などの専門的なデータ分析ツールを使用する必要があります。これらのツールを習得すると、より効率的なデータ操作とデータ分析が可能になります。私はすべての分析ツールを学びました. 経理職はほとんどの問題を解決するために Excel と powerBI に精通していればよいと聞きましたが, Zhang 氏は MySQL と Python をよく学ぶことでより多くのキャリアを積むことができると提案しました.選択肢。張さんの提案にとても感謝しており、今、このオファーを持っています。
実務経験の蓄積: データ分析にはプロジェクトの実践運用が必要であり、実践を通じて継続的に経験を蓄積し、分析能力を向上させることができます。研修やプロジェクトに参加することで、実践的な経験を積むことができます。実務能力の重要性は面接で初めてわかります.多くのポジションは2〜3年のプロジェクト経験と実務経験を必要とします.さらに、私はトレーニングに参加し、社会的な採用チャネルを通じて面接を受けました.この側面の要件は比較的厳しいです.勉強期間中は、すべてのプロジェクトに一生懸命取り組み、卒業プロジェクトも無事に終え、技術面接もほぼこなすことができました。
知識の継続的な学習と更新: データ分析は継続的な更新と開発の分野であり、新しいテクノロジとツールの継続的な学習が必要です。書籍、ブログ、論文を読んで、最新の研究やトレンドについて学びましょう。同時に、業界の動向や動向にも注意を払い、新しい知識やスキルをタイムリーに習得することも必要です。
要約すると、データ分析を上手に学習するには、基礎知識、データ思考、データ分析ツール、実践的な経験の蓄積、および知識の継続的な学習と更新における努力が必要です。
上記は張の口頭声明であり、現在の学習内容に注意を払うだけでなく、技術の傾向と市場の需要の変化にも注意を払うために、改善する内容を追加しています。学習データの分析は、1 つの分野だけでなく、業界全体、または他の業界が理解する必要のある視野を広げなければなりません。もっと知識があれば、特定の分野のデータ分析の専門家になることも可能です。
重要なスキルポイントや職場でのソフトパワーの育成など、データ分析を上手に学ぶための補足事項を次に示します。
データの収集と照合: データの収集はデータ分析の最初のステップです.さまざまなソース (データベース、API、Web クローリングなど) からのデータの取得、データの整理とクリーニングなど、データの収集方法を学ぶ必要があります. .
データの視覚化: データ分析の 2 番目のステップは、データを視覚化し、グラフや画像などでデータを表示して、データの理解と分析を容易にすることです。一般的なデータ視覚化ツールには、Excel、Tableau、Power BI などがあります。
データ分析: データ分析を行う際には、Excel のピボット テーブルやグラフ ツール、Python の Pandas、NumPy、Matplotlib などのデータ処理ライブラリ、および統計に関する関連知識など、いくつかのデータ分析ツールとテクニックを習得する必要があります。線形代数、確率、統計など。
結果の解釈と報告: データ分析の最終的な目標は、結果を解釈し、ビジネス関係者、意思決定者、データ アナリストなどの関係者に報告することです。そのため、データ分析の結果を分かりやすい形に解釈し、レポートを作成する方法を学ぶ必要があります。
データ分析を上手に学ぶためには、上記のスキルの習得に加えて、次の資質も必要です。
厳密性: データ分析は特定のロジックと方法に従う必要があり、厳密性は分析結果の正確性を確保するための前提条件です。
忍耐と注意: データ分析には一定の時間とエネルギーが必要であり、データの収集、整理、分析には忍耐と注意が必要です。
コミュニケーションスキル: データ分析の最終的な目標は、結果を関係者に説明して報告することであるため、優れたコミュニケーションスキルを持ち、ビジネス担当者、意思決定者、データアナリスト自身と効果的にコミュニケーションできる必要があります。
チームワーク能力: チームでは、誰もが自分の責任を負う必要があり、データ アナリストは他のチーム メンバーと協力してデータ分析タスクを完了する必要があります。そのため、チームで仕事をする能力は不可欠です。
最後に、データ分析は継続的な学習と実践を必要とするプロセスであり、急速に変化するデータ環境に適応するために、知識とスキルを常に更新する必要があります。それでもデータ分析についてもっと知りたい場合は、プライベートクラスを受講できます〜
