Data Analyst Roadmap for 2024

Posted on by s4l8384gmailcom
Advertisements

We will learn about the roadmap for those coming to data analysis for the year 2023, supported by links to tools, tutorials, and online courses.

The primary function of data analysts within any company is to fully study customer data in order to provide the best service to them and to conduct statistics that enable service providers to know the most appropriate behavior for the customer.

Data Analyst Roadmap for 2023

Learning programming is the first step to embarking on the data analysis journey, and knowledge of computer science, especially databases and SQL, also helps in this. In the midst of our conversation, we will mention the resources necessary to make you a data analyst.

This map is your guide to learning the skills of a successful data analyst for the year 2023. It includes the basic steps for the stages of learning in a simplified and understandable manner. If you see that there are other tools added to this map, we are pleased to interact with you and mention them in the comments. Your opinion is important to us.

Now we will discuss the important resources mentioned in this map:

1. Learn Python

There is no doubt that learning the Python language is the ideal start to the journey of learning data analysis. Learning the codes of this programming language is an essential pillar of data analysis jobs. There is complete compatibility between data analysis and visualization packages and the Python language, in addition to the existence of a wide environment of users of this language. It helps you find solutions to professional problems that you may encounter, and this also enhances the presence of a large number of online Python courses, and here we recommend specializing in Python from Coursera, through which you can use Python at an intermediate level within three months at most

Python For Everybody

Coursera offers a very useful educational course for beginners in the Python language, as it starts from the basics of Python, then it will take you to the web, interact with the database in this language

By learning the Python language, you have come a long and important way in learning data analysis, then we can move on to other things that must be learned after the Python language.

Advertisements

2. Data visualization and processing

It is very necessary for the data analyst to be fully aware of data visualization, as you need, by virtue of your work, to convert the raw data into charts to clarify it further

Therefore, you must learn visualization and data processing libraries, which we will talk about some of them with an explanation of the different tools and features between one library and another

Numpy Library

The working principle of this library depends on matrices and the implementation of arithmetic operations, and it is widely circulated among data analysts and it is recommended to learn it at the beginning

Pandas Library

Dedicated to importing and modifying data, you need to analyze and clean the data

Matplotlib library

This library is open source, so it is the most popular among data analysts, and thus you can find a large number of users that you can use to solve some problems that you may encounter, in addition to that it offers an infinite number of charts to work on

Seaborn Library

It differs from its predecessor in that it provides infinite layouts that can be customized to suit your requirements and are easy to learn

Tableau Library

Just import your data into this library then unleash your imagination and start customizing your visualizations because it offers you the use of data visualization without having to learn any programming language

3. Learn to count:

One of the indications of increasing employment opportunities for a data analyst is his possession of statistics skills, and the importance of learning statistics lies in dealing with a large number of data in a deep way, so you need to make predictions based on decisions that you have to make according to the results of counting this data

We recommend learning this course provided by the Coursera platform for beginners in statistics, which starts you from the basics related to sampling, distribution, probability, regression, etc.

Conclusion:

Have you noticed the simplicity of this roadmap that you can rely on to become an experienced data analyst? Of course, we cannot limit learning the programming language to the Python language, as you can learn other languages, the R language, but it is agreed that the Python language is very ideal for data analysis without neglecting the importance of the rest of the languages

With our wishes of success

Here are some great sources of learning:

We hope that we have achieved in this article the ideas that benefit data analysts, and do not forget to share with us in the comments the ideas that you see adding more value to this map .. We are waiting for you.    

Advertisements

خارطة الطريق الخاصة بمحلل البيانات لعام 2024

Advertisements

سنتعرف على خارطة الطريق للمقبلين على تحليل البيانات للعام 2023 مدعومة بالروابط الخاصة بالأدوات والبرامج التعليمية وبالدورات التدريبية عبر الإنترنت

تكمن الوظيفة الأساسية لمحللي البيانات ضمن أي شركة في دراسة كاملة حول بيانات العملاء بغية توفير الخدمة الأمثل لهم وإجراء إحصائيات تمكن مقدمي الخدمة من معرفة السلوك الأنسب للعميل

خارطة طريق محلل البيانات لعام 2023

يعتبر تعلم البرمجة هو الخطوة الأولى للسير في رحلة تحليل البيانات ويساعد في ذلك أيضاً معرفة علوم الكمبيوتر

SQLوخاصة قواعد البيانات و  

وسنأتي في خضم حديثنا على ذكر الموارد اللازمة لتجعل منك محلل بيانات

تعتبر هذه الخارطة دليلك لتعلم مهارات محلل البيانات الناجح لعام 2023 ، فهي تتضمن الخطوات الأساسية لمراحل التعلم بشكل مبسط ومفهوم ولك إن كنت ترى أن هناك أدوات أخرى تضاف إلى هذه الخارطة فيسعدنا تفاعلك معنا وذكرها في التعليقات فرأيك مهم بالنسبة لنا والآن سنتطرق إلى ذكر الموارد المهمة الواردة في هذه الخارطة

1. تعلّم لغة بايثون

مما لا شك فيه أن تعلم لغة بايثون هو البداية المثالية لرحلة تعلم تحليل البيانات فتعلم كودات لغة البرمجة هذه هو ركن أساسي من أركان وظائف تحليل البيانات ، فهناك توافق تام بين حزم تحليل البيانات والتصور وبين لغة بايثون ، علاوة على وجود بيئة واسعة من مستخدمي هذه اللغة تساعدك على إيجاد الحلول للمشاكل المهنية التي قد تعترضك وهذا أيضاً يعزز وجود عدد كبير من الدورات التعليمية للغة بايثون عبر الإنترنت وهنا ننصح بتخصص بايثون من كورسيرا التي من خلالها يمكنك أن تستخدم بايثون بمستوى متوسط خلال ثلاثة أشهر على الأكثر

بايثون للجميع

تقدم كورسيرا دورة تعليمية مفيدة جداً للمبتدئين في لغة بايثون فهي تبدأ من أساسيات بايثون ثم ستنتقل بك إلى الويب التفاعل مع قاعدة البيانات بهذه اللغة

وبتعلمك للغة بايثون تكون قد قطعت شوطاً كبيراً ومهماً في تعلم تحليل البيانات، عندها يمكن أن ننتقل إلى الأمور الأخرى التي يجب تعلمها بعد لغة بايثون

Advertisements

2. التصور ومعالجة البيانات

من الضروري جداً لمحلل البيانات أن يكون على دراية تامة بتصور البيانات، فأنت بحاجة بحكم عملك أن تقوم بعملية تحويل البيانات الأولية إلى مخططات لإيضاحها بشكل أكبر

لذا لابد لك من تعلم مكتبات التصور ومعالجة البيانات والتي سنتناول الحديث عن بعضها مع توضيح اختلاف الأدوات والميزات بين مكتبة وأخرى

Numpy مكتبة 

يعتمد مبدأ عمل هذه المكتبة على المصفوفات وتنفيذ العمليات الحسابية وهي متداولة بكثرة بين محللي البيانات وينصح بتعلمها في البداية

Pandas مكتبة

مخصصة لاستيراد البيانات والتعديل عليها فأنت بحاجة إلى تحليل البيانات وتنظيفها

Matplotlib مكتبة

تعتبر هذه المكتبة مفتوحة المصدر لذا فهي الأكثر شيوعاً بين محللي البيانات وبهذا يمكنك إيجاد عدد كبير من المستخدمين الذين يمكنك الاستعانة بهم لحل بعض المشاكل التي قد تعترضك فضلاً عن أنها تقدم عدد لا نهائي من المخططات للعمل عليها

Seaborn مكتبة

تختلف عن سابقتها بأنها توفر مخططات لا حصر لها يمكن بتخصيصها بما يتلاءم مع متطلباتك وهي سهلة التعلم

Tableau مكتبة

ما عليك إلا استيراد بياناتك إلى هذه المكتبة ثم أطلق العنان لمخيلتك وابدأ بتخصيص تصوراتك لأنها توفر لك استخدام تصور البيانات دون الحاجة إلى تعلم أي لغة برمجة

3. تعلَّم الإحصاء

من دلائل زيادة فرص التوظيف بالنسبة لمحلل البيانات هو امتلاكه لمهارات الإحصاء وتكمن أهمية تعلم الإحصاء في التعامل مع عدد كبير من البيانات وبشكل عميق، إذاً أنت بحاجة لإجراء التنبؤات استناداً إلى قرارات عليك اتخاذها وفق نتائج إحصاء هذه البيانات ننصح بتعلم هذه الدورة المقدمة من منصة كورسيرا للمبتدئين في الإحصاء التي تنطلق بك من الأساسيات المتعلقة بأخذ العينات وتوزيعها والاحتمال والانحدار.. إلخ  

: الخلاصة

هل لاحظت بساطة هذه الخارطة التي يمكنك الاعتماد عليها لتصبح محلل بيانات متمرس ؟ طبعاً لا يمكننا أن نحصر تعلم لغة البرمجة بلغة بايثون

R فبإمكانك تعلم لغات أخرى كلغة

ولكن من المتفق عليه أن لغة بايثون مثالية جداً لتحليل البيانات دون إهمال أهمية باقي اللغات

مع تمنياتنا لكم بالتوفيق

: إليكم بعض المصادر المهمة للتعلم

تمنى أن نكون قد حققنا في هذه المقالة الأفكار التي تعود على محللي البيانات بالفائدة المرجوة ولا تنسى أن تشاركنا في التعليقات بالأفكار التي تراها تضيف إلى هذه الخريطة قيمة أكبر.. نحن بانتظارك

Advertisements

Leave a comment