
不知道你有沒有看過(guò)這樣的一句話:
15歲覺得游泳難,放棄游泳,
18歲遇到一個(gè)你喜歡的人約你去游泳,你只好說(shuō)“我不會(huì)”。
18歲覺得英文難,放棄英文,28歲出現(xiàn)一個(gè)很棒但要會(huì)英文的工作,你只好說(shuō)“我不會(huì)”。
人生前期越嫌麻煩,越懶得學(xué),后來(lái)就越可能錯(cuò)過(guò)讓你動(dòng)心的人和事,錯(cuò)過(guò)新風(fēng)景。
轉(zhuǎn)行這個(gè)詞,我常常聽到身邊的朋友談起,很多人對(duì)于轉(zhuǎn)行非常的敏感。比如,我的一位好友在一個(gè)行業(yè)已經(jīng)待了三年,突然遇到了發(fā)展瓶頸,想要轉(zhuǎn)行,那對(duì)于他來(lái)說(shuō)可能是一件很難的事情,因?yàn)樗粌H要考慮學(xué)習(xí)能力、還要考慮家庭。
但是如果這個(gè)行業(yè)真的已經(jīng)沒有你施展空間,薪資也無(wú)法上漲,那你可能真的要重新規(guī)劃自己的努力方向了。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,誰(shuí)都希望能擁有一份高薪又有前景的工作!現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)與人工智能熱潮,相信會(huì)有很多對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的小伙伴。但是對(duì)于數(shù)據(jù)分析的零基礎(chǔ)小白們,他們并不知道進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)需要學(xué)什么,也不太清楚數(shù)據(jù)分析師平時(shí)工作都在干什么。今天特意給大家一些建議,希望對(duì)你們有所啟發(fā)。
(1)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法和分析工具對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘出其潛在規(guī)律及價(jià)值,為經(jīng)營(yíng)決策提供科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦硇砸罁?jù)。
(2)運(yùn)用分析工具:基礎(chǔ)工具我們需要掌握Excel與統(tǒng)計(jì)分析工具SPSS的用法。
(3)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言:數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)便離不開使用數(shù)據(jù)庫(kù),需掌握SQL數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中進(jìn)行增刪改查等操作才行。
(4)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí):這部分可以選擇性學(xué)習(xí)。主要是了解數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。比如:分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等。
(1)數(shù)據(jù)采集端:主要負(fù)責(zé)采集相關(guān)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)既可以來(lái)自埋點(diǎn),也可以來(lái)自爬蟲】。
(2)數(shù)據(jù)工程端:主要負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),使得采集到的數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)以最優(yōu)化的方式被存儲(chǔ)以及調(diào)用,涉及到的知識(shí)點(diǎn)在于數(shù)據(jù)庫(kù)方面,從最基礎(chǔ)的SQL到Hadoop集群、分布式存儲(chǔ)、NoSQL等。
(3)數(shù)據(jù)分析端:主要負(fù)責(zé)將待挖掘的數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析,給出數(shù)據(jù)背后的洞察和建議,此方向又可細(xì)分為偏業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析和偏技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘。
(1)數(shù)據(jù)挖掘工程師:看重?cái)?shù)據(jù)技術(shù),比如統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)操作(SQL等)編程基礎(chǔ)(python等)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(分類模型等)。
(2)算法工程師:看重理論基礎(chǔ),比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理、相關(guān)數(shù)學(xué)原理等。算法工程師的主要工作一般是研究算法、為公司的相關(guān)業(yè)務(wù)需求優(yōu)化算法。
4.如何學(xué)習(xí)
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