2024年成为数据分析师的学习路径
2024年成为数据分析师的完美学习路径
介绍
2023年是数据分析和洞察力生成领域的关键一章，塑造了其格局。当我们踏入充满希望的2024年，数据分析带来全新的机遇和不断发展的挑战。在这个充满活力的领域中规划前进需要专业知识和战略规划，一份能够导航数据探索和解读复杂性的蓝图。加入2024年成为数据分析师的学习路径。这本全面指南为有抱负的分析师提供了必不可少的技能和知识，使他们能够在这个不断演变的领域中取得成功。让我们一起揭开这段改变命运的旅程的层层面纱，揭示塑造你在未来一年中成为熟练数据分析师的关键里程碑和洞察力。
为什么你应该选择成为一名数据分析师？
近年来，越来越多的人寻求成为数据分析师的信息。这个角色因我们今天生成的海量数据而越来越受欢迎。
各行各业的公司都希望能够拥有能够收集数据、评估数据、从中获得有价值的基于数据的洞察力，并将这些洞察力用于帮助他们解决重要业务挑战的专业人员。因此，你选择担任数据分析师有几个原因：
- 高需求：历史上，对于能够解读和从复杂数据集中获得洞察力的专业人员一直存在短缺，导致对这样的专业人员的需求很高。劳工统计局预测，数据分析师的就业率将在2021年到2031年间增长23%，远高于所有职业的平均增长率。
- 竞争力薪水：数据分析师由于其专业技能和数据驱动决策的价值不断增加，往往可以得到竞争力薪水。数据分析师的中位年薪为88,240美元。
- 各行业机会多样：数据分析技能可以在各行各业中转换使用。这使得专业人员可以探索各种行业并参与各种项目。
- 有影响力的见解：作为一名数据分析师，你可以发现数据中的模式、趋势和相关性，使组织能够做出可以极大影响其成功的决策。
- 持续增长和学习：数据分析领域是动态的，需要个人时刻跟上最新的工具、技术和方法。因此提供持续学习的机会。
在2024年成为一名数据分析师所需的技能
绝对是一个开始数据分析职业生涯的最佳时机。在这篇文章中，我将带你了解2024年成为数据分析师的整个过程。你必须掌握以下技能：
- 如何使用ChatGPT的语音聊天功能？
- 腾讯AI实验室推出GPT4Video：一种统一的多模态大型语言模型，用于指导跟踪理解和安全感知生成
- 谷歌AI研究呈现Translatotron 3：一种新颖的无监督语音到语音翻译架构
技术技能
- 数据讲故事：这项技能围绕着以引人入胜和易于理解的方式呈现数据。它涉及到了解受众、信息架构以及使用数据可视化工具来讲述一个连贯的故事。
- 编程：熟练掌握Python、R、SQL或其他编程语言对于数据操作、分析和自动化至关重要。了解用于数据操作和分析的库和框架也非常有益。
- 探索性数据分析（EDA）：这项技能涉及使用各种统计和可视化技巧来探索和理解数据集。通过EDA可以帮助我们识别数据中的模式、异常值和关系。
- 基础统计学：对基础统计概念的理解，如均值、中位数、标准差、概率、假设检验和回归分析等，对于准确解释数据至关重要。
软技能
- 结构化思维：能够逻辑和系统地解决问题至关重要。结构化思维有助于将复杂问题分解为可管理的部分，从而更容易分析和解决问题。
- 分析能力：这涉及批判性思考和分析信息的能力，识别趋势、得出结论并做出基于数据的决策。强大的分析能力有助于解决复杂问题并从数据中提取有价值的洞察。
- 沟通能力：清晰的沟通在呈现发现、解释复杂分析和与团队成员合作方面至关重要。这包括口头沟通用于讨论和书面沟通用于报告和文档编写。演示技巧对于有效传达信息也很重要。
来源：Springboard
感到不知所措吗？别担心。我们已经制定了一个为期6个月的计划，帮助你学习这些能力。为了简化事情，我们将这个路线图分为两个季度。根据这个路径，假设你每天学习至少4小时，每周学习5天。如果你遵循这个策略，你应该能够：
- 在第一季度申请入门级数据分析师职位
- 在第二季度申请全职数据分析师职位
第一季度：明确基础知识
在第一季度，我们的目标是为您准备一份数据分析实习工作甚至是入门级数据分析师职位！因此，在这里，您必须专注于学习三种主要的数据分析技能：Microsoft Excel和SQL编程，用数据进行讲故事，以及使用ChatGPT进行EDA。现在，让我们看看您需要学习什么。
第一个月：使用Excel+SQL进行数据探索
在第一个月，专注于每位数据分析师必须了解的工具：Microsoft Excel和SQL。这些工具将帮助您进行数据探索，这是数据分析的第一步。
在Excel中，您应该专注于以下内容：
- 创建和格式化工作表
- 平均值、最小/最大值、计数等基本函数
- Vlookup、SumIf、CountIf、SumProduct、Concatenate等高级函数
- 数据透视表/条件格式化
- 各种类型的图表
- 执行：敏感性分析
- 构建甘特图/财务报表
在SQL中，学习查询数据库以及管理和操作存储在关系数据库中的数据。为了练习，您可以做这些SQL项目。这将使您熟练掌握SQL。
第二个月：用数据讲故事
在第二个月，您将学习如何用数据讲故事。为此，专注于学习以下其中一种数据可视化工具：Tableau、PowerBI或Qlik Sense。之后，使用这些工具分析和呈现给定的数据，使其在视觉上吸引人并具有交互性。您还应该学习如何在以下主题上构建一个交互式仪表板：
- 疫苗接种仪表板
- 板球世界杯可视化仪表板等
第三个月：探索性数据分析（使用ChatGPT）
除此之外，您还将学习EDA或探索性数据分析。这是研究数据以发现隐藏模式的过程。它包括诸如单变量/双变量分析之类的技术。
随着ChatGPT的出现，使用Code Interpreter等工具可以更快地完成诸如EDA之类的任务。要做到这一点，您只需要将数据集提供给ChatGPT，并询问诸如“检查缺失值。如何用平均值或中位数解释这些缺失值？如何最适合表示给定数据集的可视化？”或“检查数据集中的异常值？”等问题。
您可以通过学习Prompt Engineering提高您的EDA提问技巧。这将帮助您编写有效的提示语，以获取来自ChatGPT等LLMs的所需信息。
第一季度要关注的软技能
正如我之前说的，对于数据分析师角色来说，软技能和技术技能同样重要。因此，在整个第一季度中，您还必须提高沟通和分析能力。特别是对于沟通能力，您可以开始写博客或制作YouTube视频来分享您的学习成果。这将提高您的写作和口语能力。此外，对于分析能力，您必须解决各种逻辑推理和数据解释问题。
第一季度后要做的事情
在第一季度结束时，你将对数据进行推理和构建相关故事有了扎实的理解。现在，你可以开始申请实习和初级数据分析师职位。
到目前为止，你需要创建简历、求职信和LinkedIn账户。而且，你还可以利用ChatGPT和Prompt Engineering的技巧，在几分钟内完成所有这些。
我们制作了一系列关于如何做到这一点的视频。你也可以参考它们。
<p接下来进入第二季度。
还可阅读：数据分析的前十个SQL项目
第二季度：学习基本数据分析技能
<p我们的目标是在第二季度为你准备成为一名全面发展的数据分析师。因此，我们应该专注于加强我们的专业知识。对于一名优秀的数据分析师来说，数学、统计学或编程等领域的深入知识是必不可少的。这些技能为执行探索性数据分析和基本统计提供了坚实的技术基础。
第四个月：学习Python和基本统计学
<p我们在第四个月学习的第一件事是像Python/R这样的通用编程语言。现在，Python是数据分析师的首选。这是因为：
- 它容易学习
- 它有广泛的应用
- 它拥有许多库，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn，可以使数据分析变得简单。
<p接下来是基本的统计学。在统计学中，重点放在以下内容上：
第五个月：端到端项目
<p这是我们旅程的倒数第二个月。本月的重点是实践。你已经学会了所有需要了解的技能。那么下一步呢？下一步就是端到端项目，就像一名真正的数据分析师一样解决实际问题。
项目还可以为你提供非常需要的平台，以实践你所学的内容，复习你的技能，并成为一个更好的数据分析师。本月，你可以完成以下项目。此外，你还将练习数据分析面试题。我们在这方面制作了一个视频。
第六个月：基本机器学习算法
<p最后，你还应该对一些简单的机器学习算法有基本的了解。包括线性回归、逻辑回归、决策树、K最近邻等。<p信不信由你，这些初级机器学习算法几乎可以应用于任何数据问题。
第二季度需要关注的软技能
<p在第二季度，我们将专注于结构化思维这一软技能。通过练习guesstimation和阅读各种案例研究，可以很好地实践这种思维方式。通过结构化思维，你可以学习数据分析师的工作方式和思考方式。
学习的另一项技巧是思维导图，它将帮助你规划你的思维结构。
在第二季度后找工作
各位，在这一季度内，你可以开始申请工业中的全职数据分析师职位。之前，我们告诉过你如何创建LinkedIn个人资料、简历和求职信。根据你的工作经验对它们进行更新。
现在，下一步是找工作！我们已经制作了有关在数据技术领域找工作的视频。这些视频可能会帮助你获得回复并在面试中脱颖而出，借助生成型人工智能。
结论
成为一名2024年熟练的数据分析师是一条错综复杂但回报丰厚的道路，充满了不断变化的挑战中的机会。通过结束这份全面的指南，我们可以明显看出，对熟练的数据分析师的需求继续增长，为那些具备正确专业知识的人创造出充满机遇的发展环境。在你踏上这个变革之旅的同时，接纳复杂性和挑战，保持学习和成长的承诺，将为你在未来一年中作为一名数据分析师建立一个充实的职业生涯铺平道路。
</p在第二季度，我们将专注于结构化思维这一软技能。通过练习guesstimation和阅读各种案例研究，可以很好地实践这种思维方式。通过结构化思维，你可以学习数据分析师的工作方式和思考方式。
</p信不信由你，这些初级机器学习算法几乎可以应用于任何数据问题。</p最后，你还应该对一些简单的</p这是我们旅程的倒数第二个月。本月的重点是实践。你已经学会了所有需要了解的技能。那么下一步呢？下一步就是端到端项目，就像一名真正的数据分析师一样解决实际问题。</p接下来是基本的</p我们在第四个月学习的第一件事是像</p我们的目标是在第二季度为你准备成为一名全面发展的数据分析师。因此，我们应该专注于加强我们的专业知识。对于一名优秀的数据分析师来说，数学、统计学或编程等领域的深入知识是必不可少的。这些技能为执行探索性数据分析和基本统计提供了坚实的技术基础。</p接下来进入第二季度。
