У меня вот дилемма. Я аналитик в fmcg компании. Работаю с большой базой данных через M язык и dax. Мне вроде этого хватает. Но, думая о будущем, есть желание начать учить что-то новое: то ли sql, то ли python, то ли R. Желаю и дальше расти в аналитике. Может даст кто совет?
SQL. Неплохой задачник - sql-ex.ru Берите руководство условно по PostgreSQL и вперёд. Имхо, для погружения в SQL на нормальном уровне нужен месяц, не больше. Условно для ваших задач точно не больше. Питон и R успеете выучить.
попробуйте пройти несколько собеседований на оклад +30 % к вашему текущему / в компании, в которых хотели бы работать. 1. Это приятно - рассказывать какой вы молодец и много умеете, реально повышает самооценку) 2. Послушайте что спрашивают, что востребовано, где плаваете - то и подтягивайте
Попробуйте посмотреть готовые проекты в jupyter notebook (или google collab) с аналитикой на pandas через python. Такие блокноты легко читать, там не требуется хардкорное ООП и из коробки красивая визуализация. Аналитика, имхо, более творческое занятие, чем просто кодинг и позволяет не заморачиваться с академической красотой кода и скоростью работы в зависимых проектах. Так же могу посоветовать на ютубе стримы, где аналитики решают задачки по дата саенсу. Весьма интересно.
совет: исходите из того, чем планируете заниматься в будущем и где. Расти в аналитике - нечто очень абстрактное. Точки на карте расставьте, будет понятно, как к ним двигаться и на чем.
М это же паскаль+эксель, в принципе не такой сложный. Если тебе этого хватает, то нет смысла переходить на что то новое. R это по сути тоже самое, только под другим соусом. Питон сильно разрекламирован, мало кто в нём реально шарит. А скл по сути те же таблицы эксель, но они нужны если есть какой то проект под них.
Вы идёте по правильному пути или ровной дорожке. Про питон правильно говорят ещё искать применение ему будете. Java или Kotlin можете изучить на досуге, ещё зависит от вашего направления, если в веб потянет, то php однозначно, любой плагин или cms на нем держится, в ERP теперь 1С, но это уже другая история). Вообще Big Data и датасантисты сейчас на апогее находятся.
У меня вот дилемма. Я аналитик в fmcg компании. Работаю с большой базой данных через M язык и dax. Мне вроде этого хватает. Но, думая о будущем, есть желание начать учить что-то новое: то ли sql, то ли python, то ли R. Желаю и дальше расти в аналитике. Может даст кто совет?
Аналитики без sql нет, вот тебе совет.
Без питона можно, хотя и так себе. Без sql практически нельзя, вся инфа в табличках.
SQL. Неплохой задачник - sql-ex.ru
Берите руководство условно по PostgreSQL и вперёд.
Имхо, для погружения в SQL на нормальном уровне нужен месяц, не больше. Условно для ваших задач точно не больше.
Питон и R успеете выучить.
попробуйте пройти несколько собеседований на оклад +30 % к вашему текущему / в компании, в которых хотели бы работать.
1. Это приятно - рассказывать какой вы молодец и много умеете, реально повышает самооценку)
2. Послушайте что спрашивают, что востребовано, где плаваете - то и подтягивайте
Попробуйте посмотреть готовые проекты в jupyter notebook (или google collab) с аналитикой на pandas через python. Такие блокноты легко читать, там не требуется хардкорное ООП и из коробки красивая визуализация.
Аналитика, имхо, более творческое занятие, чем просто кодинг и позволяет не заморачиваться с академической красотой кода и скоростью работы в зависимых проектах.
Так же могу посоветовать на ютубе стримы, где аналитики решают задачки по дата саенсу. Весьма интересно.
совет: исходите из того, чем планируете заниматься в будущем и где. Расти в аналитике - нечто очень абстрактное. Точки на карте расставьте, будет понятно, как к ним двигаться и на чем.
М это же паскаль+эксель, в принципе не такой сложный. Если тебе этого хватает, то нет смысла переходить на что то новое. R это по сути тоже самое, только под другим соусом. Питон сильно разрекламирован, мало кто в нём реально шарит. А скл по сути те же таблицы эксель, но они нужны если есть какой то проект под них.
Вы идёте по правильному пути или ровной дорожке. Про питон правильно говорят ещё искать применение ему будете. Java или Kotlin можете изучить на досуге, ещё зависит от вашего направления, если в веб потянет, то php однозначно, любой плагин или cms на нем держится, в ERP теперь 1С, но это уже другая история). Вообще Big Data и датасантисты сейчас на апогее находятся.
Совет простой: менять профессию, на программирование. Будущего в аналитике нет.