2020-11-11 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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第一方面是数学基础,第二方面是统计学基础,第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远,一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律,而寻找规律就需要具备算法设计能力,所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而要想快速成为数据分析师,则可以从计算机知识开始学起,具体点就是从数据分析工具开始学起,然后在学习工具使用的过程中,辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起,Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具,通常在面对10万条以内的结构化数据时,Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说,掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后,接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了,可以从关系型数据库开始学起,重点在于Sql语言。掌握数据库之后,数据分析能力会有一个较大幅度的提升,能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合,那么数据分析的结果会更加丰富,同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了,目前学习Python语言是个不错的选择,Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用,而且Python语言自身比较简单易学,即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
而要想快速成为数据分析师,则可以从计算机知识开始学起,具体点就是从数据分析工具开始学起,然后在学习工具使用的过程中,辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起,Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具,通常在面对10万条以内的结构化数据时,Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说,掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后,接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了,可以从关系型数据库开始学起,重点在于Sql语言。掌握数据库之后,数据分析能力会有一个较大幅度的提升,能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合,那么数据分析的结果会更加丰富,同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了,目前学习Python语言是个不错的选择,Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用,而且Python语言自身比较简单易学,即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
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数据分析师并不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作,并不是会Excel、 Python、SQL等工具就是数据分析师了,它是一个职业,不要理解为一个简单的工具学习。所以其实你有没有编程基础对于能不能成为数据分析师的影响不会很大。
数据分析师需要掌握一些数据处理的工具,需要具备商业知识架构,需要会把商业知识和数据结合起来,同时需要养成良好的分析思维习惯,也包括一些软性技能,这样才能利用数据的价值,帮助企业解决问题,推动企业的发展。
所以一般来说,第一阶段:
工具的使用,包括Python,sql,数据清洗、数据可视化等内容
第二阶段:
通过商业知识的学习建立商业知识架构,同时也注重培养分析思维。
第三阶段:
将数据分析与企业经营问题相结合,通过项目和案例了解企业真实的经营问题。这个阶段会学习人工智能方面的知识,数据建模、算法等相关内容。
第四阶段:企业真实项目的实践
数据分析师需要掌握一些数据处理的工具,需要具备商业知识架构,需要会把商业知识和数据结合起来,同时需要养成良好的分析思维习惯,也包括一些软性技能,这样才能利用数据的价值,帮助企业解决问题,推动企业的发展。
所以一般来说,第一阶段:
工具的使用,包括Python,sql,数据清洗、数据可视化等内容
第二阶段:
通过商业知识的学习建立商业知识架构,同时也注重培养分析思维。
第三阶段:
将数据分析与企业经营问题相结合,通过项目和案例了解企业真实的经营问题。这个阶段会学习人工智能方面的知识,数据建模、算法等相关内容。
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