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Si está buscando ingresar al análisis de datos, es probable que ya haya revisado varias ofertas de trabajo de analista de datos. Probablemente también haya visto varias herramientas y lenguajes de programación enumerados en el conjunto de habilidades requerido: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python y más.
Bueno, puedes inscribirte en varios cursos para aprender cada una de estas habilidades. Pero, ¿no sería mucho mejor si pudieras avanzar a través de un campamento de entrenamiento completo que te ayude a aprender todas estas habilidades y también a crear una cartera de proyectos?
el completamente gratis Bootcamp de analista de datos para principiantes de Alex the Analyst es lo que estás buscando para lanzar tu carrera como analista de datos. Además de aprender SQL, Excel, Power BI, Tableau y Python, también creará proyectos, aprenderá a redactar su currículum y mucho más. Ahora vayamos directamente al contenido de este bootcamp.
El curso comienza primero con una hoja de ruta general sobre cómo convertirse en analista de datos y luego procede a cubrir cada una de las herramientas necesarias con gran detalle, siendo la primera SQL.
Esta sección de SQL del tutorial se divide en tres partes: Conceptos básicos, SQL intermedio y SQL avanzado.
La sección SQL básico cubre:
- Seleccionar + De declaraciones
- Donde declaración
- Agrupar por y ordenar por
La parte del tutorial de SQL intermedio cubre lo siguiente:
- Uniones interiores y exteriores
- sindicatos
- Declaración de caso
- tener cláusula
- Actualizar y eliminar datos
- Aliasing
- Partición por
La sección SQL avanzado le enseñará:
- Expresiones de tabla comunes (CTE)
- tablas temporales
- Funciones de cadena
- Procedimientos almacenados
- subconsultas
El módulo concluye con un par de proyectos de cartera sobre exploración y limpieza de datos utilizando SQL.
Como analista de datos, no debería sorprenderle que todo su trabajo implique discutir números en hojas de cálculo. Después de dominar los fundamentos de SQL, que puede mejorar con la práctica, comenzará a aprender sobre Excel.
Casi todas las organizaciones utilizan Excel o una herramienta de hoja de cálculo similar, por lo que aprender a trabajar con ellos es muy útil.
La sección de Excel cubre los siguientes temas:
- Tablas dinamicas
- Fórmulas
- BUSCARX
- Formato condicional
- Gráficas
- Limpieza de datos
Al igual que con la sección SQL, podrá trabajar en un proyecto completo sobre el análisis de datos utilizando Excel.
Ahora que domina SQL y Excel, lo que debería ser suficiente para casi todos los análisis de datos básicos, es hora de pasar a aprender sobre las herramientas de BI.
La sección del tutorial de Tableau comienza con la instalación de Tableau y cubre los siguientes temas:
- Creando tu primera visualización
- Usar campos y contenedores calculados
- Usando uniones
Luego trabajarás en un proyecto apto para principiantes.
La sección sobre Power BI le guiará en el uso de Microsoft Power BI para el análisis y la visualización de datos, empezando por la instalación de Power BI.
A continuación se ofrece una descripción general de lo que cubre esta sección:
- Creando tu primera visualización
- Usando consulta de energía
- Crear y gestionar relaciones
- Usar DAX en Power BI
- Usando profundizar
- Formato condicional y listas.
- Visualizaciones populares en Power BI
Al igual que en las secciones anteriores, también podrá trabajar en un proyecto guiado en esta sección de Power BI.
Ahora que está familiarizado con la mayoría de las herramientas utilizadas en el análisis de datos, es hora de aprender el lenguaje de programación de datos más utilizado. Que es Python.
Esta sección cubre Python y el análisis de datos con Pandas, con la posibilidad de trabajar en proyectos simples. Los temas cubiertos incluyen: Conceptos básicos de Python, que incluyen los fundamentos de Python y un par de proyectos para aplicar lo que ha aprendido. Luego aprenderá a web scraping con Python.
El tutorial de pandas cubre los siguientes temas:
- Leer archivos
- Filtrar columnas y filas
- Índices
- Funciones agrupadas y agregadas
- Combinar marcos de datos
- Creando visualizaciones con pandas
- Limpieza de datos
- Análisis de datos exploratorios (EDA)
Luego podrá trabajar en dos proyectos de cartera sobre cómo trabajar con API y web scraping.
En este punto, ha aprendido todas las habilidades que necesita para convertirse en analista de datos y también ha trabajado en proyectos para agregar a su cartera. ¿Qué es lo siguiente? Se trata de solicitar empleo, realizar entrevistas y conseguir ese trabajo.
La sección final del bootcamp para analistas de datos ofrece consejos profesionales útiles para afrontar el proceso de búsqueda de empleo:
- Cómo crear un sitio web de cartera
- Cómo crear buenos currículums de analistas de datos
- Consejos sobre cómo utilizar LinkedIn para conseguir un trabajo
Esto es realmente útil ya que muy pocos cursos cubren este aspecto de lo que debes hacer. después de Has aprendido las habilidades necesarias y los proyectos de construcción.
Espero que esta revisión completa de este bootcamp te haya resultado útil. ¿Entonces, Qué esperas? Continúe y comience a aprender hoy.
¡Feliz aprendizaje y codificación!
Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/free-data-analyst-bootcamp-for-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-data-analyst-bootcamp-for-beginners
