Скачать с ютуб Data Analitiki - Yol xəritəsi | Data Analyst Roadmap в хорошем качестве

Data Analitiki - Yol xəritəsi | Data Analyst Roadmap

Data analitiki olmaq üçün lazım olan bacarıqları, sahə biliklərini və praktiki təcrübəni əldə etmək vacibdir. Data analitikləri böyük verilənləri toplamaq, işləmək və statistik təhlil etmək işləri ilə məşğul olurlar. Onlar təşkilatlara məlumat əsaslı qərarlar verməkdə kömək edir, analizlər və vizuallaşdırmalar təqdim edirlər. Statistik, Riyaziyyat, Kompüter Elmləri, İqtisadiyyat və ya Biznes kimi sahələrdə bakalavr dərəcəsi faydalı ola bilər. Əsas Bacarıqları İnkişaf Etdirmək • Statistik Analiz: Deskriptiv və induktiv statistika, hipotez testi və reqressiya analizini öyrənin. • Verilənlərin Təmizlənməsi və Hazırlanması: Verilənlərin normalizasiyası və transformasiyası, itkin məlumatların idarə edilməsi üsullarını mənimsəyin. • Proqramlaşdırma Dilləri: Verilənlərin işlənməsi, təhlili və vizuallaşdırılması üçün Python və ya R dillərini öyrənin. • Verilənlərin Vizuallaşdırılması: Tableau, Power BI və ya Python-da Matplotlib, Seaborn kimi kitabxanalarla işləmə bacarıqlarına yiyələnin. • SQL: Verilənlərin çıxarılması üçün SQL öyrənin, bu analitik işlərdə vacibdir. • Excel: Pivot cədvəllər, VLOOKUP və data analysis toolpak kimi qabaqcıl Excel bacarıqları. • Maşın Öyrənməsi Əsasları: Daha qabaqcıl analitika rollarında faydalı ola biləcək maşın öyrənməsi konseptlərini başa düşmək. Data Analitikası Alətlərini Öyrənin • Python/R: Pandas, NumPy, Scikit-learn (Python üçün) və ya Tidyverse, ggplot2 (R üçün) kitabxanalarına diqqət yetirin. • SQL: Müxtəlif join tipləri, subquery, pəncərə funksiyaları və verilənlər bazasının dizaynı kimi konseptləri mənimsəyin. • Verilənlərin Vizuallaşdırılması Alətləri: Tableau, Power BI kimi vizuallaşdırma alətlərində təcrübə qazanın. Bu yol xəritəsi data analitiki olmağınız üçün geniş bir bələdçi təqdim edir. Öz təcrübənizə uyğun olaraq addımları tənzimləyə və karyera məqsədlərinizə uyğunlaşdıra bilərsiniz. ====== Becoming a data analyst involves acquiring a mix of technical skills, domain knowledge, and practical experience. Data analysts collect, process, and perform statistical analyses on large datasets. They help organizations make data-driven decisions by providing insights and visualizations. A bachelor’s degree in a related field like Statistics, Mathematics, Computer Science, Economics, or Business is often beneficial. Develop Key Skills • Statistical Analysis: Learn descriptive and inferential statistics, hypothesis testing, and regression analysis. • Data Cleaning and Preparation: Master techniques for handling missing data, data normalization, and transformation. • Programming Languages: Learn Python or R for data manipulation, analysis, and visualization. • Data Visualization: Gain skills in tools like Tableau, Power BI, or libraries like Matplotlib and Seaborn in Python. • SQL: Learn SQL for querying databases, as it’s essential for extracting data. • Excel: Advanced Excel skills, including pivot tables, VLOOKUP, and data analysis toolpak. • Machine Learning Basics: Understand basic machine learning concepts, which can help in more advanced analytics roles. Learn Data Analysis Tools • Python/R: Focus on libraries like Pandas, NumPy, Scikit-learn (for Python) or Tidyverse, ggplot2 (for R). • SQL: Master different types of joins, subqueries, window functions, and database design concepts. • Data Visualization Tools: Get hands-on experience with Tableau, Power BI, or other visualization tools. This roadmap provides a comprehensive guide to becoming a data analyst. Depending on your background, you can tailor the steps to suit your needs and career goals. #kody_az #kodyaz #python #rlanguage #statistics #machinelearning #dataanalytics #dataanalyst #azerbaijan #azerbaycan #kurs #course