Влияние soft skills и hard skills на состояние предпринимателя. Игорь Борисович Копырин

направления вам нужно освоить соответствующие инструменты. Вот список популярных:

      Для работы с данными:

      Excel: Основной инструмент для анализа данных. Изучите формулы, сводные таблицы (Pivot Tables), VLOOKUP, Power Query и макросы.

      SQL: Язык запросов для работы с базами данных. Это must-have навык для аналитики. Учитесь писать сложные запросы, работать с JOIN, GROUP BY, агрегациями и подзапросами.

      Python/R: Популярные языки программирования для анализа данных. Python особенно популярен благодаря библиотекам (например, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).

      Power BI/Tableau: Инструменты для визуализации данных. Научитесь создавать дашборды и интерактивные отчеты.

      Для продвинутого анализа:

      Статистика и математика: Изучите основы статистики (распределения, корреляция, регрессия) и линейной алгебры для понимания моделей машинного обучения.

      Machine Learning: Если вы хотите углубиться в Data Science, изучите библиотеки Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.

      Big Data: Для работы с большими данными изучите Hadoop, Spark или NoSQL базы данных.

      3. Изучите теорию

      Понимание теории важно для качественного анализа. Рекомендуемые темы:

      Статистический анализ: Гипотезы, A/B-тестирование, доверительные интервалы.

      Методологии анализа: CRISP-DM (стандартный процесс анализа данных), методы прогнозирования.

      Математические основы: Линейная алгебра, теория вероятностей, оптимизация.

      Бизнес-процессы: Понимание ключевых метрик (KPI), финансовых показателей, маркетинговых инструментов.

      4. Практика на реальных данных

      Теория без практики бесполезна. Вот несколько способов получить практический опыт:

      Создайте проекты на Kaggle: Kaggle предлагает открытые наборы данных и задачи для анализа. Участвуйте в соревнованиях, чтобы улучшить свои навыки.

      Работа с собственными данными: Проанализируйте свои финансы, социальные сети или любые другие доступные данные.

      Кейсы и хакатоны: Участвуйте в онлайн-соревнованиях или хакатонах, где можно решать реальные задачи.

      Open-source проекты: Внесите свой вклад в открытые проекты, связанные с анализом данных.

      5. Углубленное обучение

      После освоения базовых навыков переходите к более сложным темам:

      Машинное обучение: Изучите алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации.

      Обработка текста (NLP): Работа с текстовыми данными, чат-боты, анализ эмоций.

      Time Series Analysis: Прогнозирование временных рядов (например, продаж или трафика).

      Optimization Techniques: Методы оптимизации для решения бизнес-задач.

      6. Получите сертификаты

      Сертификаты помогут подтвердить ваши навыки и повысить шансы на трудоустройство. Популярные программы:

      Google Data Analytics Professional Certificate (Coursera)

      IBM Data Analyst Professional Certificate (Coursera)

      Microsoft Certified: Data Analyst Associate

      AWS Certified Data Analytics – Specialty

      Tableau Desktop Specialist Certification

      7. Работа над soft skills

      Хотя вопрос касается hard skills, важно помнить, что аналитик должен уметь:

      Четко формулировать выводы.

      Объяснять сложные вещи простым языком.

      Работать в команде и взаимодействовать с другими