С чего бы я начинал, чтобы #войтиваналитику с 0 уже с текущим пониманием вещей?

Советую только то в чем уверен и что трогал сам

1. Python
Python 1 - курс с 0 вообще, супер база - без нее никуда
Python 2 - проходить только после Python 1, модуль 13 и 14 можно скипать
Ya handbook Основы python - теория + практика

2. SQL
SQL-academy - тут и хорошая теория и закрепление практикой в красивом тренажере (Ru/En)
Интерактивный тренажер по SQL - хорошая теория + закрепление практикой, рекомендую, чтобы набивать руку
SQL от BEEGEEK - потрясающий курс с разжевыванием всего + много практики на каждую тему (платный)

3. Статистика
Основы статистики 1 - наверное лучшая что можно найти
Основы статистики 2
Основы статистики 3

4.Анализ данных
Ya nandbook Прикладной анализ данных - классно структурированный учебник с хорошей теорией + небольшое закрепление практикой
karpov Аналитик данных демо - короткий мастхэв курс для тех кто хочет попробовать сразу практики аналитики
Основы DA - хороший курс

5. Продуктовая аналитика (Если вам интересна именно эта сфера)
Продуктовая аналитика. Введение
Продуктовая аналитика. Привлечение и удержание
Продуктовая аналитика. Взаимодействие с пользователем и прогнозирование
Продуктовая аналитика. Монетизация пользователя

6. Где практиковать навыки тренировочных задач на собеседованиях
Leetcode - настоятельно рекомендую именно этот ресурс, обычно с него берут задачи для собесов (En)
CodeRun от Ya - отличный тренажер для нарешивания задачек (Ru)
CodeWars - тренажер с тысячей языков для решений алгоритмических задач

7. Обучение на английском от W3schools (бесплатно)
W3schools python - с 0
W3schools pandas - фундамент, чистка данных (на английском)
W3schools SQL - от синтаксиса, до инъекций
W3schools MySQL - разбор всех операторов на примерах
W3schools PostgreSQL - практика на postgre
W3schools Data analysis - про анализ
* вы можете получить международный сертификат об обучении W3, оплатив 10$ и написав экзамен, если необходимо могу помочь с оплатой в $