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[数据库] 想转行做数据分析师,这些6个学习路径不能错过!

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发表于 2021-6-7 16:44:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据的快速发展使得越来越多的人想要加入这一行业,毕竟数据分析能对大数据的潜在作用进行挖掘。行业巨大的需求和丰厚的报酬,吸引着一大批人想要成为数据分析师。如果大家想成为一名数据分析师,又或者说是成为某个业务中的高级数据分析师,从技术上来说,需要去了解成为数据分析师的一些学习路径。主要有以下6个学习路径:
1、统计、数据、机器学习
关于数学知识,大学的课堂里会学到一些,如果是数学科学类的专业则会学到更多。但是这些还远远不够,需要去系统的学习,小编推荐大家去可汗学院和麻省理工学院的网络平台上看看,上面有开放式的课程。另外,对于统计学知识,建议系统地学习Udacity Openintro。
2、代码
从编程基础到端到端开发,一些商业软件的技术语言,如R、Python、SAS和SPSS以及深入的交互学习,这其中你至少要精通一些,最好是精通Python,如果你想要成为专业人员的话。
3、理解数据库
数据分析大多都是比较实用的。企业的数据通常会存储在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中,所以你需要花费一定的时间和精力去了解和理解这些数据库。
4、数据管理、数据可视化和数据报告
(1)数据管理包括对数据的网格处理、ETL的清理等,使数据在被分析之前更加准确和清晰,如DataWrangler。
(2)数据可视化是数据分析的前端表示,如Tableau、Spotfire等,以更清晰、更直观的方式来展示数据。
(3)数据报告是通过不同的工具来进行呈现的,这些工具可以和数据可视化结合在一起,不过在实际应用中大多是通过PPT来呈现的。
市场上的许多公司都在使用商业智能工具,比如思迈特软件Smartbi。BI工具是比上述纯工具更适合业务的数据连接、数据处理和可视化工具。
5、大数据
大数据是未来发展的必然趋势,大数据技术种类繁多,如Hadoop、MapReduce、Spark、思迈特软件Smartbi等。如果你每多学一个,你的水平就会和别人不一样。
6、积累经验,向同伴学习
以上都是理论知识和工具,只是实践才是检验真理的唯一标准。无论你是数据分析的新手还是数据挖掘与分析专业的学生,都希望大家在学习以上内容的同时参加更多的比赛,像同一领域的专业大神学习,多积累在这方面的经验。当然,熟练掌握Excel和PPT也是必须的。

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