3 примера портфолио аналитиков, после которых вы захотите сделать свое
От автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).
Насколько мне известно, в России не распространена практика среди аналитиков - делать портфолио. В IT портфолио обычно делают дизайнеры, ну может быть еще разработчики выкладывают проекты на Github (и то не массово).
Начала анализировать зарубежный рынок и увидела, что делать портфолио - это достаточно распространено и продвигается. И в этом есть смысл, на мой взгляд.
Знакомлю вас с понравившимися мне портфолио аналитиков.
Что понравилось?
Четко структурированная информация.
Перечислено все, что делает Клаудия (SERVICES), а также дополнительно по каждой услуге можно посмотреть пример (example).
Каждый пример раскрыт в формате: цель, результат, длительность проекта, краткое описание с визуальным подтверждением.
Что понравилось?
То, что кроме профессионального, сказал о себе также как о личности (это располагает).
Довольно обширное портфолио - есть и блог на Медиуме, и проекты на Github с возможностью посмотреть код.
Что понравилось?
Шикарное портфолио в плане представления информации. Каждый проект с визуализацией, кратким описанием. Если нужны подробности, то тут же есть ссылки на разные ресурсы, в том числе на Github.
Также он создал галерию Python Graph Gallery - коллекцию сотен диаграмм, сделанных с помощью Python. Сайт по данным similar web ежемесячно посещает более 200 тыс. человек.
Если вы интересуетесь аналитикой, то вот бесплатные курсы в моем телеграм канале:
10+ бесплатных курсов по аналитике данных от Harvard University, Google, IBM и других
Сейчас много платных курсов по аналитике данных, качество которых очень низкое. Но в то же время есть бесплатные курсы от лучших университетов и зарекомендовавших себя международных платформ, ...
10+ бесплатных курсов по аналитике данных от Harvard University, Google, IBM и других
Сейчас много платных курсов по аналитике данных, качество которых очень низкое. Но в то же время есть бесплатные курсы от лучших университетов и зарекомендовавших себя международных платформ, о которых никто не знает.
HARVARD UNIVERSITY
Data Science: Wrangling. На курсе научитесь обрабатывать и преобразовывать необработанные данные в форматы, необходимые для анализа.
Data Science: Visualization. Изучите основные принципы визуализации данных.
Data Science: Machine Learning. На курсе изучите машинное обучение. Создатите систему рекомендаций фильмов и изучите научные основы одного из самых популярных и успешных методов обработки данных.
И другие курсы от университета
GOOGLE DATA ANALYTICS Professional Certificate
В этой программе вы освоите востребованные навыки, которые помогут вам подготовиться к работе менее чем за 6 месяцев. Никакой степени или опыта не требуется. Курс состоит из 8 подкурсов, посвященных конкретной теме в аналитике данных.
IBM
IBM - это один из крупнейших в мире поставщиков программного обеспечения.
Курс состоит из нескольких частей: введение, визуализация данных, основы Python, SQL, анализ данных с помощью Python, визуализация с помощью Python, итоговый проект.
OPENLEARN
Бесплатный восьминедельный курс OpenLearn по кодированию «Учитесь кодировать для анализа данных» дает четкое представление об основных концепциях программирования и анализа данных, и вы даже сможете писать простые аналитические алгоритмы в среде программирования.
UDEMY
Udemy предлагает тысячи курсов по анализу данных и науке о данных от различных загрузчиков. Это не курсы от Harvard, Google и IBM, однако можно найти что-то полезное для себя.
CAREER FOUNDRY
Бесплатный краткий курс по аналитике данных CareerFoundy, состоящий из 6 частей, идеально подходит, если вам нужно легкое введение в аналитику данных.
Приятного обучения!
#бесплатные_курсы
Как выучить SQL быстрее?
Как выучить SQL быстрее?
Если вы погуглите, как выучить SQL, то обнаружите, что большое внимание в изучении уделяется синтаксису. Именно на нем построены практически все обучающие курсы и информационные материалы.
Но синтаксис не является самоцелью, поэтому нет смысла знать SQL ...
Как выучить SQL быстрее?
Если вы погуглите, как выучить SQL, то обнаружите, что большое внимание в изучении уделяется синтаксису. Именно на нем построены практически все обучающие курсы и информационные материалы.
Но синтаксис не является самоцелью, поэтому нет смысла знать SQL помимо того, для чего реально вы его используете.
Сам SQL - это просто набор инструкций, который вы отправляете в базу данных, чтобы обрабатывать данные и манипулировать ими. С помощью SQL вы можете делать действительно важные вещи в анализе данных.
Но строителю нет смысла изучать, как работает молоток, не узнав, когда и зачем он нужен. Также и синтаксис SQL бесполезен без понимания, где и зачем вы его будете использовать.
💡Совет - переключить свое внимание с фактических инструкций, которые вам нужно отправить в базу данных, на то, что делают эти инструкции и зачем они нужны в общем контексте.
Речь не идет об отказе от синтаксиса, он безусловно важен, речь о смещении фокуса.
Почему в таком случае учить быстрее?
- Вам не нужно знать весь синтаксис, чтобы преуспевать в своей работе в качестве аналитика. Вам нужно знать только то, что требуется для решения конкретной проблемы
- Когда у вас в голове будет концепция, контекст, понимание зачем, запоминать будет легче. Вы не просто будете заучивать абстрактные понятия, а понимать, зачем и где они используются и какие проблемы решают.
#sql
Сотрудничество со мной на почту - [email protected]