ルートまたはロードマップを作成して、ジュニアデータアナリストになり、言語RとPythonのプログラミングに焦点を当てています。このルートは構造化する必要があります
もちろん！次に、RとPythonに焦点を当てたジュニアデータアナリストになるための可能なルートまたはロードマップを提示します。

1.プログラミングの基礎を学ぶ：以前のプログラミングの経験がない場合は、基本的な概念を学び始めることが重要です。これらの概念を学ぶためのいくつかの優れたリソースには、Codecademy、FreeCodecamp、およびEdxが含まれます。
2. Rを学ぶR：プログラミングの基本的な概念に満足したら、Rを学習し始める時が来ました。CodecademyやDatacampで提供されているような無料のオンラインコースや、それのような完全なコースなど、無料のオンラインコースから始めることができます。 Coursera、「Rプログラミング」で提供されています。
3. Pythonの学習：Rを学習した後、データ分析でもう1つの一般的なプログラミング言語であるPythonも学習することが重要です。Rと同様に、Codecademy、Datacamp、Courseraで提供されているようなPythonの学習に役立つ多くの無料の支払いラインがあります。
4.統計を学ぶ：統計はデータ分析の重要な要素であるため、基本的な概念を学ぶことが重要です。Gareth Jamesや他の著者による「統計学習の紹介」などの本から始めることも、EDXでオンラインコースを受講することもできます。
5.機械学習の学習：機械学習はデータ分析の重要な分野であり、基本的な概念を学ぶことが重要です。機械学習の学習に役立つ無料の支払いオンラインコースには、Coursera、Datacamp、EDXが提供するものが含まれます。
6.プロジェクトの実践と構築：RとPythonでスキルを習得し、統計と機械学習を学習したら、スキルを練習し、プロジェクトを構築することが重要です。Kaggy Competitionに参加したり、オンラインで興味深いデータセットを探したり、自分のプロジェクトに取り組んだりできます。
7.仕事を探して学習を続ける：RとPython、統計と機械学習、プロジェクトの経験のスキルにより、ジュニアデータアナリストとして仕事を探す準備ができています。ただし、フィールドが進化するにつれて、スキルを学び、更新し続けることが重要です。会議に参加し、ブログやポッドキャストをフォローし、プロジェクトの実践と構築を続けています。