當前位置 > 首頁 > 行業熱點 > 如何建立一個成功的數據分析師職業生涯

柔佛dt亚冠:如何建立一個成功的數據分析師職業生涯

柔佛dt抵达济南 www.amvocm.com.cn 來源:中國數據分析行業網 | 時間:2019-08-30 | 作者:數據委

數據科學被《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)評為“21世紀最性感的工作”,迅速成為各種背景的專業人士最搶手的工作之一。專業數據分析師接近食物鏈的頂端,擁有可觀的薪資及福利。

 

數據分析師是做什么的?

數據分析人員收集、處理和執行數據的統計分析,即,使數據以某種方式有用。它們幫助其他人做出正確的決定,并對已收集的原始數據進行優先排序,以便使用特定的公式和應用正確的算法使工作更容易。

 

如果你對數字、代數函數充滿熱情,并且喜歡與他人分享你的工作,那么你將會成為一名出色的數據分析師。下面是該角色的概述,幫助你制定成功的路線圖。

 

成為一名成功的數據分析師所需要的技能:

微軟Excel:如果數據結構不合理,就沒有任何用處。Excel提供了一套功能,使數據管理變得方便和無麻煩。

基本的SQL技能

基本的web開發技能。

能夠在大型數據集中找到模式。

數據映射能力。

能夠從處理過的數據中獲得可操作的見解。

 

一方面,數據分析與統計和高等數學重疊,另一方面,它與編程和軟件開發無縫地融合在一起。

 

數據分析師職業的編程技能

R和Python是數據分析師最常用的兩種編程語言。雖然R支持統計計算和圖形,但Python的易用性使其成為一種適合在大型項目中使用的語言。

 

R編程

當談到R時,有一些領域是你應該關注的,以便更好地掌握這門語言和你的工作。

 

Dplyr充當R和SQL之間的橋梁。它不僅用SQL語言翻譯代碼,而且還可以同時處理這兩種類型的數據。

 

ggplot2是一個幫助用戶迭代構建繪圖的系統,如果需要,可以稍后根據圖形編輯繪圖。此外,還有兩個Ggplot2子系統很有用:ggally(幫助準備網絡圖)和ggpair(矩陣)。

 

整形2:這基于兩種格式,元格式和強制轉換。當元數據從寬格式數據轉換為長格式數據時,轉換執行相反的操作。

 

Python編程

Python是最簡單的編程語言之一,初學者往往更喜歡它。這些包或庫將讓你在數據分析領域領先一步:numpy、panda、matplotlib、scipy、scikit-learn、ipython、ipython筆記本、anaconda和seaborn。

 

統計數據

如果數據沒有得到正確的解釋,編程是沒有用的。如果我們談論的是數據,統計數據總是會出現在畫面中。許多統計技能是建立一個成功的數據分析師職業生涯所必需的,如形成數據集,基本知識的平均,中位數,模式,SD和其他變量,直方圖,百分位數,概率,方差分析,鏈接和分布在某些組的數據,相關性,因果關系,等等。

 

數學

數據分析是一場數字游戲:如果你擅長數字,這就是你的出路。

矩陣和線性代數、關系代數、CAP定理、框架數據和級數的高級知識對于成功地成為一名數據分析師也很重要。

 

機器學習

如果你想成為一名數據分析師,機器學習是最強大的技能之一。它本質上是多元微積分和線性代數以及統計學的結合。你真的不需要投資于任何機器學習算法,因為你只需要提高你的技能。

 

機器學習有三種:

在監督學習中,計算機算法的學習分為兩個階段:學習階段和測試階段。在第一個階段,計算機學習并適應學習,而在第二個階段,它是活的。例如,使用現代智能手機,語音識別首先了解用戶的真實語音和語調,然后再將其應用到未來的用例中。你將使用的工具包括邏輯回歸、決策樹、支持向量機和樸素貝葉斯分類。

 

無監督學習是指幾個項目之間存在多種關系,而建議引擎提供實時建議。Facebook的好友列表就是一個很好的例子。你將使用的工具有主成分分析、奇異值分解、聚類算法和獨立成分分析。

 

強化學習是介于監督學習和非監督學習之間的一種學習方式,在這種學習方式下,學生有可能得到改善,也有可能做得更好。你將使用的工具包括TD-Learning、Q-Learning和遺傳算法。

 

數據爭吵

從某種意義上說,數據爭論是所有研究數據匯集在一起形成一個單一的、有凝聚力的整體。在數據爭用中,原始數據被轉換成適當結構的、可操作的邏輯集。為此,你可能需要同時使用SQL和非基于SQL的數據庫,它們充當中心集線器。例如PostgreSQL、Hadoop、MySQL、MongoDB、Netezza、Spark、Oracle等。

 

通訊及數據可視化

數據分析師的工作不限于數據解釋和報告。數據分析人員還需要將獲得的見解傳達給所有相關涉眾。熟悉asggplot、matplotlib、d3等可視化編碼工具。js和seaborne是有效實現這一點的關鍵。

 

數據的直覺

假設你在一個組織中擔任數據分析師。你已經分析了一組數據,并向團隊提交了報告,以便他們能夠開始工作。在開始項目工作之前,團隊可能會有幾個問題,以便正確理解項目以及如何使用數據。但是你可能沒有足夠的時間來回答所有這些問題。

 

這就是數據直覺發揮作用的地方。通過經驗,你將了解可能會提出哪些問題,以及如何策劃一組解決所有盲點的答案。這也會幫助你將問題分類為“好問”和“需要問”。

 

要成為一名成功的數據分析師,你需要對數字充滿熱情,能夠從處理過的數據中提取有用的見解,并能夠以可視化的形式準確地表達這些見解。這些技能不是一蹴而就的。只要耐心、努力和正確的引導,一切皆有可能。是的,一切都始于一個計劃。