Aufbau von Datenanalysefähigkeiten

Ellis hat über 60 Kurse absolviert, die sich vor allem auf die Grundlagen der Python-Programmierung und Datenanalyse konzentrieren. Er hat auf dem DataCamp über 200.000 Erfahrungspunkte verdient. Vor allem zwei Bereiche haben seinen Umgang mit Daten verändert:

• Lernpfad Python-Programmierung: Er hat sich von der einfachen Syntax zum sicheren Schreiben komplexer Datenanalyseskripte entwickelt und so seine größte Schwäche in eine Stärke verwandelt.
• Grundlagen der Datenanalyse: Du beherrschst die grundlegenden Arbeitsabläufe beim Bereinigen, Analysieren und Ableiten von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen.

Lernen, das zu Ergebnissen führt

Ellis nutzt DataCamp weiterhin, um sich technische Fähigkeiten anzueignen, weil ihn die Funktionen immer wieder motivieren.

• Leistungsorientiertes Lernen: Lernpfade und Meilensteinsysteme motivieren ihn, Kurse zu beenden und Projekte abzuschließen.
• Progressiver Kompetenzaufbau: Die Kurse bauen aufeinander auf und innerhalb eines Kurses gibt es angeleitete Übungen, bevor man zum eigenständigen Programmieren übergeht, wodurch komplexe Konzepte zugänglich werden.

Technische Analyse im Wandel

Ellis' neue technische Fähigkeiten haben die Art und Weise, wie er an technische Probleme herangeht, revolutioniert. Vor kurzem hat er ein komplexes Projekt zur Analyse des Automobilmarktes in Angriff genommen und dabei seine DataCamp-Kenntnisse eingesetzt.

Mit Hilfe von Python und statistischen Analysetechniken entwickelte er Vorhersagemodelle für die Preisgestaltung von Autos. Er setzte Arbeitsabläufe zur Datenbereinigung und Visualisierungstechniken ein, um die Ergebnisse klar zu kommunizieren. Was eine einschüchternde Herausforderung gewesen wäre, wurde zu einer Gelegenheit, seine neuen Fähigkeiten zu demonstrieren.