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如何在數據分析師行業晉升?掌握這幾個能力的你一定可以

發布時間:2020年07月03日 11:41:16 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】對數據敏感:不怕數字,經常關注行業數據動態,能從數據變化中感受到實踐背后的原因和規律,那么,如何在數據分析師行業晉升?掌握這幾個能力的你一定可以,現在就請你思考一下如何在數據分析師行業晉升?掌握這幾個能力的你一定可以。

一、如何在數據分析師行業晉升——自檢:是否適合數據分析崗位。

什么樣的人適合做數據分析師?

1、對數據敏感:不怕數字,經常關注行業數據動態,能從數據變化中感受到實踐背后的原因和規律。

2、抗壓力和耐性:數據處理需要很強的抗壓能力和耐心。處理數據需要你熱愛數據,而不是排斥它。

3、較強的自學能力:在數據分析的過程中,需要學習和學習一些新的思想和方法,不斷地修正和更新。

二、如何在數據分析師行業晉升——從入門到精通系統學習

CDA數據分析院教師提供的科學學習計劃如下:

1、統計概率基礎:數據分析、行業分析、數據挖掘經典過程、數據描述性分析、數據推斷分析、方差分析、回歸分析、多元統計等理論課程。只有掌握了原則,我們才能掌握工具。

2、數據分析工具學習:根據層次要求,學術界和企業界通用軟件的應用是:Stata>R>SPSS>SAS>MATLAB;在商業領域:Excel>Python>SPSS>R>SAS。第一手難點:SAS>Python>R>SPSS>excel工具的選擇不在多,而在于結合具體問題。在學習過程中,可以選擇1-2種工具熟練使用。參考大數據分析工具的區別。

3、數據分析建模:使用工具對數據分析模型和數據挖掘算法進行建模。常用的數據分析方法有回歸分析法、主成分分析法、典型相關分析法、因子分析法、判別分析法、聚類分析法、結構方程法、logistic模型法等,常用的數據挖掘算法有(時間序列、面板)數據、關聯規則、神經網絡等,決策樹、遺傳算法)和可視化技術。

4、以上三部分是硬數據分析技術。實踐造就完美,需要在學習和工作中經常運用,不斷改進和優化模型,將技術與具體業務相結合,經過長期積累成為高級數據分析師。

如何在數據分析師行業晉升?掌握這幾個能力的你一定可以,對數據敏感:不怕數字,經常關注行業數據動態,能從數據變化中感受到實踐背后的原因和規律,你能處理好嗎?如果您還擔心自己晉升不了,那么下方的資料下載鏈接一定會幫助你。

分享到: 編輯:吳晨輝

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