数据分析师要学什么

这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下。

首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习三大块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说,数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的,虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用,但是如果脱离数学和统计学知识,数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说,在学习数据分析的过程中,可以同时补学数学知识,包括线性代数和概率论等等。

数据分析师要学什么

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分,实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一,所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下,数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果,比如速度提升就非常明显。

数据分析师要学什么

从数据分析的手段上来看,当前数据分析主要有两种方式,一种是统计学方式,另一种就是机器学习方式,当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注,基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析,需要从算法设计开始入手,然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

最后,对于数据分析的初学者来说,可以从Python开始学起,然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容,大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

数据分析师要学什么

拓展资料:

数据分析通俗点说就是为了解决问题的,要么是帮自己解决问题,要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题

先看第一种,自己解决问题,如果你的主要工作并非数据分析,而是用数据分析来验证、解答你的问题,那其实主要学好数据分析的方法论、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了,心情好可以学点python,但基本的工作环境99%用不到,没有excel那种操作的爽感,高级点的大型企业都有自己的数据平台,你只要理解数据与业务流程的关系即可,建立一套自己的分析体系即可,记住你的本职工作,是业务。

第二种,帮助别人解决问题,大致分为3个方向

1、给别人提供报告,这种很常见,这种对数据分析的要求最高,从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学,包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等,偏技术类的重点就是代码+算法,偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持,这个很容易想到吧,就是大家常见的数据产品,这类主要是要增加数据的思维方式,比如如何抓取数据,如何设置埋点,同时还要做一些前端交互的设计,如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等,其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求,再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存,帮助别人(分析师、产品)解决问题,主要解决数据的清洗、建模、技术支持等,就有了数据工程师,平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取,还有了数据建模工程师,常年倒腾各类数据模型,评估模型,从而定期优化或者做新的模型,想不想数据分析师中的程序员?这类很多干久了都会开始迷茫,自己到底是干啥的?

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式,这类资源太多了,相比大家比我更有办法。

原创文章作者:李小白,如若转载,请注明来自百香果号:https://www.huangjinbaixiangguo.com/article/102255.html

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