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    天津福彩快乐十分前三组走势图:数据分析师的技能解析

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-12-27 | 作者:admin

    数据分析师1 - 数据分析师的技能解析

     

    拥有强大的IT技术对于数据分析师对于数据分析师而言优势更加强大。IT专业人员擅长信息处理和编程,这使他们在竞争中占据了一席之地。

     

    最初,至少IT专业人员能够比非IT同行更好地处理大数据分析的程序和计算方面,并且能够跳过基础知识。他们还可以比非IT专业人员更轻松地学习Biggles,Hive,Pig等新工具。

     

    至少在很大程度上,it专业人士要比非it从业者更有能力处理大数据分析的编程和计算方面的问题,并且能够直接跳过基础知识。新工具的学习能力上加轻松,如Biggles, Hive, Pig etc,要比非it从业者节省很大一笔时间。

     

    但是,非IT专业人员也不必过于担心。成为优秀大数据分析师的道路既是艺术,也是科学。分析、可视化和传递数据的核心技能不仅限于IT专业人员。对每个人来说,获得正确的见解并有效地进行沟通都是一项挑战。

     

    数据分析师 - 数据分析师的技能解析

     

    简而言之,任何人都可以成为数据分析师。掌握下面的这些技能你就是数据分析:

     

    数据分析师技能1:编程

     

    学习如何编写代码是数据分析师的必备技能。需要编写代码来使用大量数据集进行数值和统计分析。适当的应该语言有Python、R、Java和c++等。要知道的越多越好,但是要记住不需要学习每一门语言。

     

    正如每位IT专业人员那样,熟悉一种语言,可以轻松地完成剩余的工作。

     

    ps:如果您希望开始学习编程语言,请从Python开始。

     

    编程的另一个重要方面需要通过查询及语句,与数据库进行交互。数据库、教学语言和大数据工具应该成为运用中的一部分。如:R、HIVE、SQL、Scalar、HIVE等工具需要熟悉。

     

    数据分析师技能2:定量技能

     

    作为一名数据分析师,编程可以帮助做到很多需要做的事情。但是,应该做什么?

     

    成为一名优秀的数据分析师,需要具备量化技能。对于初学者,需要了解多变量微积分、线性和矩阵代数,还需要知道概率和统计。

     

    通过学习这些技能,将在数值分析方面拥有坚实的基础。

     

    数值和统计分析是每个优秀数据分析师都需要的核心定量技能,这种知识可以使用神经网络和机器学习等概念。

     

    数据分析师技能3:多种技术

     

    编程是一项重要的大数据分析技能。然而,更具特色的是多功能性。而且必须学习多种技术,这些技术将在数据分析师的道路上提供有效的帮助。

     

    但是,技术不仅仅局限于编程。一个好的大数据分析师必须熟悉的技术范围是巨大的。它跨越了无数的工具、平台、硬件和软件。为例。Microsoft Excel。SQL和R是基本工具。在企业级别中SPSS、Cog nos、SAS、MATLAB与Python,Scalar、Linux、Hardtop和HIVE同样重要。

     

    实际使用的技术取决于工作的环境。它还会根据公司和项目的要求而有所不同。

     

    对技术越熟悉,越多才多艺。

     

    数据分析师技能4:对业务和成果的理解

     

    如果无法将数据和见解应用于业务设置,则无法对其进行分析。所有数据分析师都需要对其运营的业务和领域有深刻的理解。

     

    领域专业知识可以放大 数据分析师的见解的影响。

     

    领域专业知识使数据分析师能够与不同的利益相 考虑建议将新员工添加到工厂车间。当将其投放到CFO时,它可以定位为顶线边距的净增加。它可能需要重新定位,以减少操作主管的质量测试的失败率。

     

    基本的大数据技能#5:数据解释

     

    在我们概述的所有技能中,数据的解释是异常值。这是一种艺术与科学相结合的技能,它要求科学和数学的精确性和精确性,但也要求创造力、独创性和好奇心。

     

    在大多数公司中,绝大多数员工不了解自己公司的数据。事实上,大多数员工甚至都不清楚数据在哪。这些员工通常依靠预先配置的报告和仪表板来获取见解。不幸的是,这种方法很危险,它没有提供数据采购和分析过程的整体视图。这个问题通常因数据系统的碎片化而加剧,随着公司非有机增长,不同的数据孤岛合并,造城混乱。

     

    但是,通过提出正确的问题,数据分析师可以对原始数据进行适当的探索。正确的问题和发现可以改变一个企业的业务进程

     

    成为一名优秀的数据分析师需要掌握以上五项技能。虽然IT专业人员在学习新的编程语言和技术方面具有优势,但其他人则可以付出更多努力来学习计算技能和技术,实现跳跃。

     

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