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    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-07-12 | 作者:admin

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    “数据分析到底做什么?”

     

    官方的解释是说:数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

     

    在实际工作过程中,数据分析在不同行业、公司、岗位的工作内容和职责都是不一样的。所以想知道你做数据分析所需要的技能,有一个技巧是先去找你想去的领域和领头公司,然后看他们数据分析招聘的岗位要求,标出关键技能点然后一个个对应点亮即可。

     

    比如看到这家公司的数据分析岗,在工作内容和岗位要求上划出重点后,你就能总结出你想拿下这份工作所需要的各大技能点。

     

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    在硬技能上:你需要掌握一些算法和软件软件,主要是R/Python、SQL,Excel,PPT。但其实,工具是次要,更重要的是业务逻辑。

     

    所以除了上述技能,你还需要深入了解应聘岗位的业务,更重要的是能够运用数据分析结果为产品运营提供建议。

     

    这才是一个优秀的数据分析师应该具备的关键技能。并非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌,而是在客观公正的态度与独立思考的精神下,能够在众多数据结果中提炼出最有价值的信息,用以推动业务的发展。

     

    所以现在有越来越多女生做数据分析师。从程序猿转为数据分析师的白白说:一组组枯燥无味的数字,在我眼中可以具象为现实;而现实中的一切,又能在我头脑中抽象成一组组有序数据。

     

    正是这种混乱中找规律、现象中看本质的魅力与她们的兴趣相契合,所以她们才对这个行业认真且热爱。

     

    那么除了高薪和发展前景,你是不是真的喜欢这份工作呢?

     

    “我要如何从入门到精通”

     

    想知道“数据分析”要学什么,随手在网上一搜就有各种推荐书籍和课程,知乎也有很多很好的答案,我就不列举了。

     

    但是这些文章更多都是在谈要学什么,我想在学生真正去学什么之前,更重要的应该是懂得该怎么学。

     

    合适的学习材料

     

    虽然现在市面上有各种付费的课程,铺天盖地的各类文章,但这些信息都是别人吸收之后转化出来的二手信息,你从中吸取的又到底是精华还是废料呢?很难说清楚。

     

    所以最好还是自己选择合适的学习材料,搭建好扎实的知识框架。在选择的时候不全信别人的推荐,可以去书店翻出同类的经典书籍,对比目录并分别试读几章,你最容易读懂的那一本就是最适合你的学习材料。

     

    系统的学习方法

     

    系统学习需要系统的方法。一本书比一篇文章要好,经典教材比快销书好。这也是为什么即使经典书籍历时已久,早已不合时宜,但我们依然要好好研学的原因。因为它能帮你搭出这个领域的坚实框架。

     

    你也可以跟着一个系统学习过的老师,找到一门优质的入门系统课,跟着老师把这个领域的骨架摸清楚。打下好底子之后再在这个系统上去修补增改,形成自己的体系。

     

    崭新的人脉关系

     

    为什么需要崭新的人脉关系?因为学习一门新的技能,也是开始锻炼一种新的思维方式,所以你需要结识新领域的人,去学习他们的思维方式。在一群相似的人中,你也会更快地成为那样的人。

     

    除此之外,你还能更快地进入这个圈子,除了获得学习上的帮助,在未来的职业生涯中也可能得到很多内推引荐的机会,结识到重要的职场好友。

     

    “我可以放平心态慢慢来”

     

    刚开始了解新领域总是很茫然,因为要学的东西多得不知从何入手;时间也紧张。其实你应该知道:学习是有阶段的,我们没办法一蹴而就,分阶段完成就好了。

     

    1. 第一阶段(一般岗位叫数据专员)

    基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了。

     

    1. 第二阶段(数据专员~数据分析师)

    这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

     

    1. 第三阶段(数据分析师)

    统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就够了,能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

     

    1. 第四阶段(分裂)

    数据分析师(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务,机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

     

    可视化工程师:这部分国内比较少,其实偏重前端,会high charts,d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立,不在这四阶段,可能前端转行更好。

     

    ETL工程师:顾名思义,做ETL的。

     

    大数据工程师:熟悉大数据技术,hadoop系二代。

     

    数据工程师(一部分和数据挖掘工程师重合):机器学习精通级别(往往是几种,不用担心不是全部,和数据分析师侧重点不同,更需要了解组合模型,理论基础),会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库(RDBMS、NoSQL(4大类))

     

    数据挖掘:和上基本相同。

     

    爬虫工程师:顾名思义,最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立,不在这四阶段。

     

    看到了吗?你不用一开始就什么都掌握完全,不用一定要等到自己学成大神才能找到工作,真等你学完,黄花菜都凉了。

     

    所以一边学习一边找工作才是正确的打开方式,到时候有需要用的时候再学比一味的啃书本学要快得多。各项能力也能在工作过程中逐渐提高,可谓是一举两得。

     

    更何况数据分析现在在各岗位多少都有运用到,也许多年后就像是PPT一样的基础技能。都是自己学得的技能,都能成为你求职履历中一个有竞争力的亮点。

     

    入行关键

     

    大家都知道最好的学习方式是理论与实践相结合,所以想要在实操中检验自己能力的你,可以考虑参与相关项目。

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