【數據分析】| 如何轉職成為數據分析師？ | #Kaggle #Python #PowerBI
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Python is a so powerful tool in data science and this course is helpful for reviewing basic concepts. Even though I still have a long way to my future goal in the data science field, consistency could give us a chance to achieve the goal.
✏ 3 things to keep in mind:
1. Using a list comprehension: Make people's life easier.
2. "Overwrites" might cause bugs: Make your coding life worst.
3. Starting coding is better than reading the concepts: trying to do something is the most useful to learn new things.
✏ 3 things to keep in mind:
1. Using a list comprehension: Make people's life easier.
2. "Overwrites" might cause bugs: Make your coding life worst.
3. Starting coding is better than reading the concepts: trying to do something is the most useful to learn new things.
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Learn by doing
There are two things that inspired me!
First, the data portfolio project makes candidates more chances who want to get into data science fields. In my personal experience, PowerBI and Tableau are easier to approach your first project.
In the contrast, Excel is a little bit too hard for me to handle huge datasets because we don't focus on learning Excel in my college data science course.
Second, start doing your own data science project is the smartest way to learn new concepts. I love the "black box" method which we only learn what we need and keep going for the next step.
In the end, my goal for next year is to find my passion for data analytics and start doing different side projects which can practice more analytics skills such as PowerBI, Docker and SQL, etc.
Overall, Thanks to these two influencers @DanMorgan and Alex Freberg.
If you want to learn more about data science, I really recommend watching his YouTube channel which can give people more inspiration.
First, the data portfolio project makes candidates more chances who want to get into data science fields. In my personal experience, PowerBI and Tableau are easier to approach your first project.
In the contrast, Excel is a little bit too hard for me to handle huge datasets because we don't focus on learning Excel in my college data science course.
Second, start doing your own data science project is the smartest way to learn new concepts. I love the "black box" method which we only learn what we need and keep going for the next step.
In the end, my goal for next year is to find my passion for data analytics and start doing different side projects which can practice more analytics skills such as PowerBI, Docker and SQL, etc.
Overall, Thanks to these two influencers @DanMorgan and Alex Freberg.
If you want to learn more about data science, I really recommend watching his YouTube channel which can give people more inspiration.
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好的，你們怎麼看待未來的工作生態與生活模式呢？
我是 Dodson，一個分享男生穿搭、熱愛抱石的數據分析師。
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從範例學python的目標讀者:
針對剛進入的初學者，想學習Python語言。
有基礎本數學邏輯基礎即可。
從小遊戲學python的目標讀者:
針對已經有經驗的C/C++, Python, 或其他有程式基礎的讀者。
想實作一些小專案，從實做中學習如何分析需求、元件分拆、到底層實作
Python擁有便攜性和通用性，適用於多種場景，同時具有全球通用性。Python在科技製造業、資料分析、人工智慧等領域有廣泛應用，對於理工科背景者而言有獨特的優勢。透過在線課程、自學書籍、實作專案，以及參與社群和開源專案，理工背景者可以達成從轉職進入Python程式領域的目標。
Python轉職的三大階段包括基礎學習和建立作品集，再到打造出色的面試履歷。從具體目標設定到實際操作和團隊協作，都是成功的關鍵。建立多元且有深度的作品集，展示技術能力和解決問題的實力，能夠大幅提升面試成功率。透過不斷學習並優化自己的思維，可以發現更多職業機會。
本文介紹瞭如何使用 Python pandas 進行資料分析，包括如何使用 corr() 函數針對數字類型的欄位進行分析，以及如何刪除不需要的欄位和取得想要的小數位數。
轉職數據分析師是一項需要長期努力的過程。對於文組生來說，由於缺乏數學、統計、程式設計等方面的基礎，在轉職過程中往往會面臨更多的挑戰。因此，制定一個合理的學習計劃，對於提高轉職成功率至關重要。
以下是一些規劃轉職數據分析師學習進度表的建議：
第一步：確認你的優勢和劣勢
在開始學習之前，我們首先要
題目敘述
題目會給定一個python list形式的輸入，要求我們把它轉換成pandas dataframe的形式做輸出。並且指定column名稱分別為student_id, 和 age
題目的原文敘述
測試範例
這是文科轉職數據工程師系列的第一篇文章。
許多人會在轉職前上許多數據分析課程，該怎麼選擇比較適合自己，但又不會噴錢呢？
這篇文章要介紹這個轉職過程前的準備工作。
從範例學python的目標讀者:
針對剛進入的初學者，想學習Python語言。
有基礎本數學邏輯基礎即可。
從小遊戲學python的目標讀者:
針對已經有經驗的C/C++, Python, 或其他有程式基礎的讀者。
想實作一些小專案，從實做中學習如何分析需求、元件分拆、到底層實作
Python擁有便攜性和通用性，適用於多種場景，同時具有全球通用性。Python在科技製造業、資料分析、人工智慧等領域有廣泛應用，對於理工科背景者而言有獨特的優勢。透過在線課程、自學書籍、實作專案，以及參與社群和開源專案，理工背景者可以達成從轉職進入Python程式領域的目標。
Python轉職的三大階段包括基礎學習和建立作品集，再到打造出色的面試履歷。從具體目標設定到實際操作和團隊協作，都是成功的關鍵。建立多元且有深度的作品集，展示技術能力和解決問題的實力，能夠大幅提升面試成功率。透過不斷學習並優化自己的思維，可以發現更多職業機會。
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轉職數據分析師是一項需要長期努力的過程。對於文組生來說，由於缺乏數學、統計、程式設計等方面的基礎，在轉職過程中往往會面臨更多的挑戰。因此，制定一個合理的學習計劃，對於提高轉職成功率至關重要。
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第一步：確認你的優勢和劣勢
在開始學習之前，我們首先要
題目敘述
題目會給定一個python list形式的輸入，要求我們把它轉換成pandas dataframe的形式做輸出。並且指定column名稱分別為student_id, 和 age
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許多人會在轉職前上許多數據分析課程，該怎麼選擇比較適合自己，但又不會噴錢呢？
這篇文章要介紹這個轉職過程前的準備工作。