No tengo mucha experiencia con Python, pero puedo decirte que Python es un gran lenguaje para aprender si eres un analista y tienes la intención de permanecer en el dominio de análisis.
Tiene bibliotecas como SciPy (computación científica), NumPy (matemáticas avanzadas), NLTK (procesamiento de lenguaje natural), etc. y es fácil de integrar en sistemas como Apache Hadoop para el procesamiento de grandes datos.
Fundamentos informáticos, servidores y otras cosas: sí, sería bueno aprenderlos para saber lo suficiente sobre cómo poner en funcionamiento un tablero rápidamente y para asegurarse de que no se sienta demasiado desafiado al escribir programas. De todos modos, esto no debería llevar mucho tiempo porque un buen libro lo mantendría en funcionamiento en unos pocos meses. Para esto, Kabir Patel ha proporcionado una excelente respuesta con una lista de recursos. Si te abruman, sugiero comenzar con Cómo pensar como un informático: las cosas pueden haber cambiado ahora, pero hace unos años, este era el mejor libro (¡y gratis!) Para que cualquier no programador comenzara con el mundo de la informática ciencia y era amigable para cualquier persona mayor de 13 años.
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Pero el poder real para una persona analítica es cuando usa el poder de Python para llevar la analítica al siguiente nivel. Además, será fácil trabajar con desarrolladores habituales. Raramente se habrán encontrado con R, SAS o MatLab, pero estarían bastante familiarizados con Python. Por lo tanto, puede interactuar con su código directamente para transmitir datos con fines analíticos.
Entonces, en lugar de pensar en trabajar independientemente como programador de Python y trabajar en sitios web regulares como freelance, durante ese tiempo competirás con un grupo de estudiantes asiáticos de informática en su licenciatura que probablemente serán mejores que tú y trabajarán por más barato, piensa de maneras de usar su fondo de análisis para su ventaja y construir un caso para usted como alguien especializado en una habilidad que todos pueden usar y apreciar.