Hình ảnh của Tác giả
Nếu bạn đang muốn lấn sân sang lĩnh vực phân tích dữ liệu, rất có thể bạn đã xem qua một số danh sách công việc phân tích dữ liệu. Có thể bạn cũng đã thấy một số công cụ và ngôn ngữ lập trình được liệt kê trong bộ kỹ năng bắt buộc: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, v.v.
Chà, bạn có thể đăng ký nhiều khóa học để học từng kỹ năng này. Nhưng sẽ tốt hơn nhiều nếu bạn có thể thực hiện theo cách của mình thông qua một chương trình đào tạo toàn diện giúp bạn học tất cả những kỹ năng này và cũng xây dựng danh mục dự án?
Hoàn toàn miễn phí Bootcamp phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu của Alex the Analyst là những gì bạn đang tìm kiếm để bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Ngoài việc học SQL, Excel, Power BI, Tableau và Python, bạn cũng sẽ xây dựng các dự án, học cách soạn thảo sơ yếu lý lịch của mình và hơn thế nữa. Bây giờ chúng ta hãy đi thẳng vào nội dung của bootcamp này.
Khóa học trước tiên bắt đầu với lộ trình chung về cách bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu và sau đó tiến hành trình bày chi tiết từng công cụ cần thiết, công cụ đầu tiên là SQL.
Phần SQL này của hướng dẫn được chia thành ba phần: SQL cơ bản, SQL trung cấp và SQL nâng cao.
Phần SQL cơ bản bao gồm:
- Chọn + Từ câu lệnh
- Tuyên bố ở đâu
- Nhóm theo và sắp xếp theo
Phần hướng dẫn SQL trung cấp bao gồm những nội dung sau:
- Kết nối bên trong và bên ngoài
- Công đoàn
- Tuyên bố trường hợp
- Mệnh đề có
- Cập nhật và xóa dữ liệu
- Răng cưa
- Phân vùng theo
Phần SQL nâng cao sẽ dạy cho bạn:
- Biểu thức bảng chung (CTE)
- Bảng tạm thời
- Hàm chuỗi
- Các thủ tục được lưu trữ
- truy vấn con
Mô-đun này kết thúc bằng một số dự án danh mục đầu tư về khám phá dữ liệu và làm sạch dữ liệu bằng SQL.
Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn không nên ngạc nhiên nếu toàn bộ công việc của bạn liên quan đến việc sắp xếp các con số trong bảng tính. Sau khi nắm vững các nguyên tắc cơ bản về SQL mà bạn có thể cải thiện thông qua thực hành, bạn sẽ bắt đầu tìm hiểu về Excel.
Hầu hết tất cả các tổ chức đều sử dụng Excel hoặc một công cụ bảng tính tương tự, vì vậy việc học cách làm việc với chúng sẽ rất hữu ích.
Phần Excel bao gồm các chủ đề sau:
- Các bảng Pivot
- Công thức
- Xlookup
- Định dạng có điều kiện
- Bảng xếp hạng
- Làm sạch dữ liệu
Giống như phần SQL, bạn sẽ thực hiện một dự án dài hơi về phân tích dữ liệu bằng Excel.
Bây giờ bạn đã có kiến thức tốt về cả SQL và Excel, đủ cho hầu hết tất cả các phân tích dữ liệu cơ bản, đã đến lúc chuyển sang tìm hiểu về các công cụ BI.
Phần hướng dẫn Tableau bắt đầu bằng việc cài đặt tableau và bao gồm các chủ đề sau:
- Tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của bạn
- Sử dụng các trường và thùng được tính toán
- Sử dụng các phép nối
Sau đó, bạn sẽ làm việc trên một dự án thân thiện với người mới bắt đầu.
Phần về Power BI sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Microsoft Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, bắt đầu từ việc cài đặt Power BI.
Dưới đây là tổng quan về nội dung của phần này:
- Tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của bạn
- Sử dụng truy vấn nguồn
- Tạo và quản lý các mối quan hệ
- Sử dụng DAX trong Power BI
- Sử dụng khoan xuống
- Định dạng và danh sách có điều kiện
- Hình ảnh trực quan phổ biến trong Power BI
Giống như các phần trước, bạn cũng có thể thực hiện một dự án được hướng dẫn trong phần Power BI này.
Bây giờ bạn đã quen với hầu hết các công cụ được sử dụng trong phân tích dữ liệu, đã đến lúc tìm hiểu ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trong dữ liệu. Đó là Python.
Phần này bao gồm Python và phân tích dữ liệu với Pandas, với cơ hội làm việc trên các dự án đơn giản. Các chủ đề được đề cập bao gồm: Python cơ bản bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python và một số dự án để áp dụng những gì bạn đã học. Sau đó, bạn sẽ học cách quét web bằng Python.
Hướng dẫn về gấu trúc bao gồm các chủ đề sau:
- Đọc tệp
- Lọc cột và hàng
- Chỉ số
- Chức năng nhóm và tổng hợp
- Hợp nhất các khung dữ liệu
- Tạo hình ảnh trực quan với gấu trúc
- Làm sạch dữ liệu
- Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Sau đó, bạn có thể thực hiện hai dự án danh mục đầu tư về cách làm việc với API và quét web.
Tại thời điểm này, bạn đã học được tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu và cũng đã làm việc trên các dự án để bổ sung vào danh mục đầu tư của mình. Vậy tiếp theo là gì? Đó là nộp đơn xin việc, phỏng vấn và đạt được công việc đó.
Phần cuối cùng của chương trình đào tạo phân tích dữ liệu có lời khuyên nghề nghiệp hữu ích để thực hiện quá trình tìm kiếm việc làm:
- Cách tạo một trang web danh mục đầu tư
- Cách tạo sơ yếu lý lịch phân tích dữ liệu tốt
- Mẹo sử dụng LinkedIn để tìm việc làm
Điều này thực sự hữu ích vì rất ít khóa học đề cập đến khía cạnh này của những gì bạn nên làm sau khi bạn đã học được các kỹ năng cần thiết và xây dựng các dự án.
Tôi hy vọng bạn thấy bài đánh giá toàn diện về bootcamp này hữu ích. Bạn đang chờ đợi điều gì? Hãy tiếp tục và bắt đầu học ngay hôm nay.
Chúc bạn học tập và viết mã vui vẻ!
Bala Priya C là một nhà phát triển và nhà văn kỹ thuật đến từ Ấn Độ. Cô ấy thích làm việc ở nơi giao thoa giữa toán học, lập trình, khoa học dữ liệu và sáng tạo nội dung. Các lĩnh vực chuyên môn và sở thích của cô bao gồm DevOps, khoa học dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cô ấy thích đọc, viết, mã hóa và cà phê! Hiện tại, cô ấy đang nỗ lực học hỏi và chia sẻ kiến thức của mình với cộng đồng nhà phát triển bằng cách viết các hướng dẫn, hướng dẫn cách thực hiện, các ý kiến, v.v.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.kdnuggets.com/free-data-analyst-bootcamp-for-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-data-analyst-bootcamp-for-beginners
