С чего начать изучение аналитики данных?

Утверждение «Не знаю, с чего начать изучение аналитики» или просьбу порекомендовать «идеальный ресурс» — часто можно увидеть в комментариях в моем телеграм канале Аналитика и growth mind-set.

Речь ниже пойдет преимущественно про бесплатные материалы, но по большей части сказанное можно применить и к платным.

Часто начинающие не могут остановиться на конкретном ресурсе, ведь их так много (Что лучше — платные или бесплатные? Книги или курсы? С какого навыка начать изучение?). Наступает ступор и многие ждут, что кто-то извне скажет «Вот этот курс, 100% — лучший курс из всех, который покрывает все темы и после него 100% тебя возьмут на работу!»

Расстрою или обрадую, но такого курса, книги, материала, который бы на 100 процентов подошел именно вам, — нет.

а) У всех разные стартовые показатели (у кого-то математическое образование, у кого-то гуманитарное, кто-то хочет перейти из схожей профессии и имеет часть навыков, кто-то с абсолютного 0).

б) Все учатся по-разному: кто-то хочет, чтобы ему все объяснили и провели за руку (в бесплатных курсах этого нет), кто-то любит и может обучаться самостоятельно. Кому-то нравится смотреть и слушать, кому-то читать книги. А чаще всего решающее значение играет практика.

в) Нельзя пройти один курс — даже самый полноценный и стать специалистом. В процессе возникает множество вопросов, которые требуют дополнительных материалов и практики.

Полагаться только на мнение других людей или изучать первый попавшийся материал кажется мне неправильным. Поэтому любое обучение я начинаю с мини-исследования (писала тут, что именно делаю). Стала делать так после прочтения книги «Суперобучение» Скотта Янга. Это помогает принять обоснованное решение.

После мини исследования я стартую, даже если есть сомнения, потому что:

а) Иногда ответы и решения приходят уже процессе обучения. Например, нравится эта сфера или нет — не начав, это понять невозможно.

б) Сомнения и ошибки — неотъемлемая часть обучения. Совсем не нравится — можно прекратить обучение. Это нормально.

в) Лучше потратить время на обучение, чем на сомнения. Время на любое обучение для меня еще не прошло даром, даже если на прямую я не применяла эти знания, косвенно они участвуют во всех моих действиях и обогащают меня.

А вот история:

Мой знакомый год назад сомневался, стоит ли учить Python. Прошел год, а он все еще сомневается. Хотя за такой срок (год) мог бы уже выучить язык программирования и значительно продвинуться, но сомнения оставили его в той же точке.

Подписывайтесь на мой телеграм канал Аналитика и growth mind-set, там пишу больше про тренды аналитики данных, бесплатные курсы с сертификатами в области аналитики данных и другое.