В основном, это средство визуализации, построение дешбордов, но на 1 шаге, мы уже их строили, более глубже можно узнать, посмотрев курс тут. Друг на друга они в целом похоже, поэтому выбрать BI-систему для изучения - не так важно.
Но зачем в итоге нужны аналитики, почему не может всех заменить OpenAI? Во-первых, кто будет составлять запросы для ИИ? Во-вторых, кто понимает специфику бизнеса и интерпретацию различных метрик?
Понимание этого помогает вам и компании, в которой вы работаете, расти. Однотипные выгрузки, преобразования данных без формулирования выводов не нужно. Мы должны видеть, где проблемы в нашем продукте, чтобы впоследствии можно было принять решение по его дальнейшему развитию. Тренажер для погружения в продакт-менеджмент
Если вдруг понимаете, что вам это нужно (для стажировки, работы), "ботается" за 3-4 дня. Курс по Excel c практикой
Ну, без опыта вас не берут на работу, а без работы у вас нет опыта. Всё, жизнь, ужасна. Посмотрите мой предыдущий пост, там написаны основные пути решения. Упакуйте участие в каких-либо проектах как релевантный опыт. Зачастую HR смотрят на стек, что вы делали на работе, а также стаж.
Хочу провести эксперимент над собой и запустить формат марафона по Machine Learning, Deep Learning, где буду делиться тем, как продвигается обучение, что смотрю. Начинаю с относительного нуля, но есть желание в этом разобраться. Пишите комментарии, интересно ли это будет вам.
По Hard-скиллам можете также посмотреть у моего друга с канала Блог о Data Science, ссылка на пост тут