Правильно ли я составил план обучения для специалиста по анализу данных? 

В последнее время я увлекся анализом данных, хотя раньше с цифрами не дружил, и, видимо, школьная программа отбила у меня желание учиться. Однако сейчас я снова заинтересовался обучением и решил самостоятельно освоить специальность data analyst с минимальными вложениями. 

Я перечитал множество форумов, изучил структуру курсов на различных онлайн-платформах и собрал информацию в единый учебный план. 

Могли бы вы, пожалуйста, взглянуть на мой порядок учебных материалов и сказать, верно ли я его устроил? Возможно, я пропустил что-то важное или, наоборот, акцентировал внимание на ненужных аспектах.

Вот мой план:

1. Математика:
   1.1 Курс на Stepik ОГЭ по математике 2025
   1.2 Книга: "Математика. Базовый курс" Р. Я. Хамидуллин (аналитическая геометрия, математический анализ, линейная алгебра)
   1.3 Книга: "Статистика и котики" Владимир Савельев
   1.4 Курсы на Stepik:
       1.4.1 Основы статистики (3 части)
       1.4.2 Линейная алгебра
       1.4.3 Векторная алгебра
       1.4.4 Дискретная математика
       1.4.5 Алгоритмы (методы)
       1.4.6 Теория вероятности
       1.4.7 Математический анализ
   1.5 Книга: "Теория вероятности и математическая статистика" Р. Я. Хамидуллин

2. Python:
   2.1 Курсы на Stepik:
       2.1.1 Добрый, добрый Python от Сергея Балакирева
       2.1.2 Поколение Python (2 части)
       2.1.3 Курс по Pandas
       2.1.4 Курс по NumPy
   2.2 Книга: "Python — это просто" Нилаб Ничал
   2.3 Книга: "Алгоритмы неформально" Брэдфорд Такфилд

3. SQL:
   3.1 Курсы на Stepik:
       3.1.1 MySQL: введение
       3.1.2 Тренажёр

4. Курс на Stepik по Hadoop

5. Книги:
   5.1 "Изучаем Spark"
   5.2 "Расширенная аналитика" 

Пожалуйста, подскажите о своем мнении по поводу моего плана.
  • 23 января 2025 г. 14:54
Ответы на вопрос 2 
Ваш план обучения по аналитике данных выглядит достаточно структурированным и охватывает многие ключевые аспекты, необходимые для специалиста в этой области. Вот несколько комментариев и рекомендаций:

### 1. Математика:
- Включение курсов по математике является отличной основой. Обратите внимание, что для аналитики данных особенно полезны статистика и теории вероятностей. 
- Обдумайте, может быть, стоит добавить материалы, связанные с теорией выборки и регрессионным анализом, так как они часто применяются в практической аналитике.

### 2. Python:
- Вы правильно включили библиотеки, такие как Pandas и NumPy, которые являются основными инструментами для обработки данных. 
- Также было бы полезно изучить библиотеки визуализации (например, Matplotlib или Seaborn) и машинного обучения (например, Scikit-Learn), так как они часто требуются для работы с данными.
  
### 3. SQL:
- Хороший выбор, изучение SQL критически важно для работы с данными. Убедитесь, что также включили практические задачи и проекты для закрепления знаний.

### 4. Hadoop:
- Учитывая, что Hadoop используется для работы с большими данными, это может быть полезным, если вы планируете работать в соответствующей области. Однако для начала вам может быть более полезно сосредоточиться на SQL и основах работы с данными.

### 5. Книги:
- Хороший выбор книг о Spark и расширенной аналитике. Если у вас будет время, подумайте о просмотре материалов по машинному обучению и более углубленном анализе данных с использованием R или Python. 

### Рекомендации:
- Попробуйте добавить проекты в свой план. Применение теории на практике — один из лучших способов изучения. Например, создайте проекты на Kaggle или GitHub, применяя изученные навыки для анализа реальных наборов данных.
- Общение с сообществом может быть полезным. Рассмотрите возможность участия в форумах или группах в социальных сетях, посвященных аналитике данных, для получения советов и поддержки.

### Итог:
Ваш план отражает серьезный подход к изучению аналитики данных. Не забывайте адаптировать его под свое собственное восприятие и интересы, и не стесняйтесь добавлять или изменять его по мере обучения. Удачи в вашем учебном пути!
Похожие вопросы
    Показать ещё