数据分析师需要学习什么?
2020-09-29 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
数据分析的技术学习涉及到了很多的工作内容。首先,我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人,在现在对于数据的获取只能靠自己了,对于数据的获取是需要sql工具,而sql工具就是为了统计取数而生的工具,而sql工具一般是解决中型数据,Excel可以应对小型数据的分析。当然,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容,将数据纳入数据库的本领也需要掌握,学好了这些才能够做好数据分析。所以说,我们一定要重视起来对数据分析工具的使用。
而统计也是数据分析中最重要的工作,统计学是数据分析中至关重要的课程,不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作,大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架,这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
最后我们说一下表达能力,其实不管表达能力在哪个工作中都是一个重要的技能,如果你肚子里有很多东西,但是表达不出来,也是不算是一个优秀的数据分析师,所以说,一个数据分析师一定要做到胸有成竹,这样就能够让别人轻松的理解你的想法。拥有一个好的表达能力至关重要,在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果,不但有很强的语言表达能力,还要会制作ppt,在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑,这样才有说服力,在做ppt的时候还需要对语言进行组织,力争做到图文并茂,这样才能够让人信服你的数据分析结果。
关于数据分析师需要学习的内容我们就给大家介绍到这里了,如果大家想走进数据分析这一行业的时候一定提前了解好这些内容,这样有利于自己设计学习计划,从而高效的学习知识。当然,大家要想了解更多有关数据分析的相关情况,请持续关注我们吧。
学什么?
数据分析要学的内容大致分为6个板块,分别是:
Excel
精通Excel分析工具,掌握Excel经典函数,准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化,可以透过现象看本质。
MySQL
理解MySQL数据库相关概念及存储原理,掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略,熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值,精通FineReport、FineBI,快速挖掘数据价值,掌握行业场景应用。
Python
学习Python基本编程语言知识,了解Python程序的计算机运行原理,能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术,Python数据库应用开发,实现Python数据可视化操作,提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库,具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识,学习数据运营方法论、机器学习夯实基础,提升数据敏感性,建立数据思维和数据素养。
掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程,能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等,培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。
机器学习
掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理,增加个人核心竞争力,拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力;奠定人工智能算法入门基础。
如何学?
至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”,要想从为“工人”,甚至熟悉工,也需要很多技能,因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
花1个月学习数据库知识。
花1-2个月学习基础的统计学知识。
花1个月学习点linux的知识。
花1~2个月去学习最基础的数据分析软件的操作。
数据分析入门容易提高难,题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速,更推荐跟着课程系统性的学习,搭建好逻辑框架。
什么是数据分析师证书?
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1、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。
2、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。
3、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。
数据分析师可从事:IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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