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作者:国投大数据2020/4/9 18:10:45







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在学习数据分析师之前,您必须清楚自己想要实现的目标。换句话说,您希望通过此技术或计划实施哪些问题。通过本指南,您可以清楚地制定自己的学习计划并明确其常识系统。只要明确政策指导,学习必不可少也是最有用的部分,防止无效信息降低学习能力。

1.明确常识框架和学习路径

对此事进行数据分析,如果你想成为一名数据分析师,那么你可以去招聘网站看看相应职位的需求是什么,一般来说你会对常识结构有一个初步的认识,应该是掌握。您可以转到数据分析师的位置,该公司的技术需求可归纳如下:

SQL数据库的基本操作将是基本的数据管理;

将使用Excel/SQL进行基本的数据提取,分析和演示;

将使用脚本语言进行数据分析,Python或R;

能够访问外部数据,例如抓取或了解曝光数据;

将是基本的数据可视化技术,可以编写数据报告;

了解常见的数据挖掘算法:回归分析,决策树,分类,聚类方法




首先,必须肯定大数据技术和应用专业或相关专业的就业前景十分广阔。

原因是:近年来,互联网产业的发展一直在汹涌澎湃,移动互联网,电子商务,物联网和社交媒体的快速发展促使我们迅速进入大数据时代。但如果假设是正确的,但逻辑推理是错误的,这表明分析师缺乏分析问题。到目前为止,人们日常生活中的数据量已从TB(1024GB=1TB)水平跃升至PB(1024TB=1PB),EB(1024PB=1EB)甚至ZB(1024EB=1ZB)水平,数据将逐渐增加变得重要。生产要素,人们对海量数据的使用将预示着新一轮的生产力增长和消费者剩余的到来。在大数据时代,专业大数据人才必将成为人才市场的佼佼者。

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因此,当前大数据从业者的两个主要趋势是:1。大数据领域从业人员的工资将继续增长; 2.大数据人才供应短缺。

此外,大数据毕业生有很多工作,如:Java大数据分布式程序开发,大数据集成平台应用开发,大数据平台运维,Java海量数据分布式编程,大数据架构设计,大数据分析,Java大数据分布式开发,基于大数据平台的程序开发,数据可视化,大数据挖掘,Java海量数据分布式编程,大数据架构设计。因此,互联网时代的数据分析师必须学会使用技术手段进行有效的数据处理。


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