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还不知道数据分析课程学习都有哪些内容,用这

不少朋友因为数据分析师的前景、政策等都非常好,想要转行大数据,进入大数据行业。在开始学习大数据之前,你需要了解下数据分析都学了哪些内容。 首先看下这张图: 从前几年到

不少朋友因为数据分析师的前景、政策等都非常好,想要转行大数据,进入大数据行业。在开始学习大数据之前,你需要了解下数据分析都学了哪些内容。
首先看下这张图:

从前几年到现在的大数据时代,移动互联网、物联网、云计算、人工智能、机器人、大数据等前沿信息技术领域,逐个火了一遍,什么是大数据,大数据的技术范畴包括那些,估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象。现在我们先来了解下前景被看好的数据分析这一职业。
数据分析师的能力体系如下图:
 
数学知识:
数学知识是数据分析师的基础知识。
对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。
而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。
所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展,数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。
分析工具:
对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。
编程语言:
对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。
对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
业务理解:
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。
对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。
对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
业务能力是优秀数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养,无需担心。
逻辑思维:
这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说一下。
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。
对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。
对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化:
数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。
对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。
对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。
协调沟通:
对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。
对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。
对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。
快速学习:
无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。
快速学习非常重要,只有快速进入这一行业,才能抢占先机,获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业,选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期,提高学习效率,时间即金钱!
数据分析师的工具体系
 
可以从图上看到,Python在数据分析中的泛用性相当之高,流程中的各个阶段都可以使用Python。所以作为数据分析师的你如果需要学习一门编程语言,那么强力推荐Python~
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