业务分析人员和业务智能之间的区别是什么

       工具使用区别:业务分析使用SWOT分析,用例建模,预测建模,数据建模,用户故事,需求分析等不同阶段和分析阶段。数据分析采用实时分析、映射分析、数据报表、在线分析处理、仪表盘等。

未来的数据分析师们在这里,我将分享我对BI和BA差异的看法,会用简单的文字来解释它。

       首先你应该知道BI和BA到底是什么。从BI开始商业智能指的是由技术和策略组成的过程,组织通过这些技术和策略来分析当前的业务数据,这些数据提供了业务操作的过去、当前和预测数据。

      例如,BI在酒店行业中被有效地使用,统计信息被用来建立不同的房间预订价格。Trivago就是其中之一,它比较不同的网站和酒店在不同网站上的价格。然而,商业分析是指持续使用技术和策略,从过去的商业数据中探索和获得洞察力和绩效,从而制定成功的未来商业计划。

       让我们举个例子——如果一个家居用品制造商想要预测未来的利润,那么商业分析主管将应用一个框架来解决这个问题,并将开发一个预测模型来提供建议和结果。我们来看一下差异。

       数据使用

       商业智能:BI使用历史和当前数据分析业务操作。

       商业分析:BA使用过去的数据来获得洞察力,并在商业运作中提供帮助。

       区域的浓度

       BI:商业智能主要关注数据分析的报告。

       BA:商业分析主要关注执行多种操作应用程序的各种工具。

       数据分析

       BI:如前所述,BI使用历史数据或过去数据对当前场景进行数据分析。基于过去的成功和错误,现在的行动是BI。

      商业分析研究未来可能发生的活动。它结合了分析和预测分析的过程,给出了需要的变化和改进的范围的想法。

      数据转换

      BI:商业智能不会转换或破坏现有数据,而是使用相同格式的数据来从中获取信息。

     BA:商业分析将现有数据转换或分解为不同的形式或元素,以获得洞察力。

       数据的形成

       BI:商业智能生成的数据是仪表板、报告或数据透视表的形式,具体取决于高管、经理和数据分析师等用户。

      商业数据分析使用过去的BI能力和信息来帮助客户高效地完成他们的工作。

       工具使用

       BI:数据分析采用实时分析、映射分析、数据报表、在线分析处理、仪表盘等。

       BA:业务分析使用SWOT分析,用例建模,预测建模,数据建模,用户故事,需求分析等不同阶段和分析阶段。

      此外,使用BI的原因是为了有效地运营业务。数据分析师帮助企业提高生产效率和运营效率。

      据说,使用数据分析技术的业务部门做出更好、更快决策的可能性是其他部门的五倍此外,预计到2021年,BI和分析市场的价值将增长到1000亿美元,这些就是商业智能和商业分析的不同之处。

大厂疯抢的数据分析师,究竟有多厉害?

你有没有发现,在互联网时代,数据分析能力已成为升值涨薪的必备技能?

为什么这样说?

一方面企业及整个市场的需求都很大,月薪15k以上的数据分析岗位层出不穷,甚至更高的月薪都会存在。另一方面市场的缺口也很大,企业也趋向于拥有数据思维的人才,产品、运营、增长等岗位,数据分析能力已成为标配。

在这种大数据环境的驱使下,越来越多的人动了入职数据分析的心思...

在向我们咨询的同学中,就有这样的三种人....

应届生

掌握了一些SQLExcel、Tableau,做了一些开源项目,就迫不及待的开启求职之路。大部分简历毫无音讯,少部分收到了面试机会,但也摆脱不了1轮游的窘境...

转行的职场人

敏感的捕捉到数据时代的红利,立即投身到入职数据分析的道路上。但即无专业背景,又无相关工作经历的他们,付出了很多努力,也拿不到想要的那张入场券...

跳槽的职场人

在公司兢兢业业好几年,最终化身SQL Boy或表哥、表姐,继续留在这里,晋升涨薪困难。下定决心,踏出改变的那一步,可是接到的面试邀请,与原岗位相比并没有实质性提升...

随着投递的增多,可投岗位机会的减少,使得上述同学,深陷求职困境,想要打破目前的状态,那就需要从本质上去分析问题,对症下药。

首先,我们可以先分析下,这三种同学的求职特点:

应届生同学

对数据岗位缺乏了解,求职没有规划,求职方法不得当,也没有真正的实战项目经验,易盲目求职。

针对这样的同学,建议大家先从技能、业务、沟通三方面进行自我定位,清晰自己对数据岗位的了解程度。其次按照【城市】【行业】【公司】【岗位】四个方向,设定职业目标,重点规划职业生涯,避免盲目求职的发生。最后,用好应届生自身的求职优势,合理选择公司进行投递。

转行/跳槽职场人

无法合理判断自身情况,不能根据背景选择适合岗位,缺乏专业的面试指导,随意投递,浪费机会。

对于有工作经验的职场人来说,是否能转行/跳槽,还有转行、跳槽的时间成本,是大家首先要考虑的问题。

一般来说专业、工作行业、工作职业、工作年限等都会成为求职路上的一道道坎或推动力。合理了解自身情况,硬转、硬跳也是要有策略的,把数据变成核心技能,深挖之前工作的相关内容,基于技能与可用的背景,再去找工作。

在入职数据分析的路上,一开始的迷茫无措,是不可避免的。在如今的求职寒冬时期,光靠自己的摸索,容易浪费时间,错失大量珍贵机会,得不偿失。

为此,我们建议的入职道路是:你需要系统的课程学习+真实案例的实践+职场支持,再带着有说服力的作品去敲开数据分析的大门。 

看到这里,你可能会说:我明白这个道理,可是寻找课程就很浪费时间,实战项目就更别提了。职场支持?市面上号称保offer的指导有的是,我该怎么分辨?

教你五招选好大数据分析师培训机构,确保不被忽悠!

目前市场培训机构情况

1、机构类别

2、类别优缺点

A、传统IT培训机构

优势:品牌优势、连锁优势、环境优势、有完整的管理流程

劣势:实战师资缺乏(分校多、实战数据分析师少而贵)

B、认证考试培训机构

优势:品牌背书优势

劣势:认证培训属于第三方,针对有工作经验从业者的能力评价考核体系,非培训体系。

C、线上培训机构

优势:价格便宜、实战师资

劣势:学员很难坚持、问题难以咨询

D、线下企业项目实训机构

优势:实战师资、师傅带徒弟模式、贴近企业岗位需求

劣势:品牌低、收费高

二、大数据分析师培训与软件开发培训区别

三、什么样的人需要报班

1、转行人群

转行人员分为二种,一种为有工作经验的从业者,二是非大数据相关专业的应届生;这类人群在报班学习的时候有二种选择:

选择一:零基础直接报班学习,如果没有编程基础的人最大的学习瓶颈期是前期PYTHON、SQL、MYSQL、数仓等工具学习;最好选择能有这些基础课程免费试听的机构,这样能给自己一个退路,否则从培训机构手上退费是件比较麻烦的事情。

选择二:如果你是一个好学、有毅力的人,像PYTHON\SQL\MYSQL\数据清洗\数据可视化等这些工具课在网上都有免费的,完全可以先自己学一段时间,其实编程没有大家想的那么难,只要看得懂,能慢慢写点东西,再去找个培训机构快速提升就可以了,这样能保险些,费用也会低一些。

2、提升人群

提升人员也分为二种,一种是已经从业在数据统计、数据助理等岗位,因为工作单一性强,虽然接触到一些数据报表、可视化等工作,就像一个螺丝钉类型的工作,每天只负责一块事情,或者只做一项固定的工作,想突破自己,想提升自己全局驾驭公司数据分析应用能力的人。

第二种人员是今年开始正式毕业于大数据相关专业的应届生,因为在高校学习了非常系统的理论知识,但是非常缺乏企业数据应用,如果想往大数据分析师方向就业报班提升效果最佳。

另外提醒的是,不管是小白还是提升,都需要多了解大数据这个行业的相关问题,比如大数据工程和大数据分析的区别、大数据商业分析师和工业分析师的区别,大数据分析师企业工作场景、大数据分析师需要具备的能力、如何快速成为大数据商业分析师、未来大数据分析师的职业划分等等,这些知识需要多了解,这样你就能更加清楚这个行业,不会被忽悠。多和从业者去交流。

还有一个提醒就是看书不要乱看,毕竟大家学习的时间是有限的,在没有弄明白学习路径前不要乱买书,浪费钱不说还浪费自己的时间,对于数据分析师入门必须要知道的知识只要看几本书就可以了,后期根据自己就业的岗位和职业规划去看相关的书籍,小白入门可以看这几本书,《从EXCEL到PYTHON—数据分析进阶指南》,《PYTHON基础》、《深入浅出数据分析》、《统计学方法与数据分析》、《数据质量控制》等。网上都有电子书资料,可以白嫖。

四、学大数据分析师报班最需要看什么?

以上二种报班人群在选择培训机构的时候需要注意以下三点:

1、需仔细看培训大纲,单独的工具课程培训不值得花几万,完全可以白嫖自学。需要看大纲中是否有商业分析项目教学、企业真实项目训练、实在没有企业级项目训练看是否有模拟的大数据分析实验平台,模拟企业项目训练。

2、报班时候最重要的是看师资力量,大数据分析师目前在中国真正做过项目的分析师本来就少,而这个行业越有经验越值钱,一般的培训机构请不起,如果某培训机构宣传有N个牛逼讲师,基本上是吹牛逼的,(曾经某培训机构请我上数据分析项目课程一天5K都付不起),另外如果是大数据分析师班写老师介绍中写JAVA多牛逼,曾经工作在哪些大厂,做过分析师,一看就是假的,大厂数据分析师会去一个培训机构教书吗?数据分析必须要会JAVA吗?基本上都是原来搞软件开发那些培训老师包装一下出来误人子弟的,我们这个领域必须是师傅带徒弟的模式,所以对老师的要求非常高,报班时可以去网上查主讲老师情况。以免受骗!

3、真正高价值的培训是金字塔尖的专业培训,非常专业的职业培训是做不成规模的,因为师资覆盖不了那么多学生,也不会有多个培训产品,这方面有别于原来的IT培训,这种专业人才的培训必须是单一性岗位,小班指导、师傅带徒弟方式、企业参与紧密结合性。

五、培训机构招生的几大手段

1、假装招聘忽悠找工作者

用招聘大数据分析师发布招聘岗位,薪资诱人,约上门面试,进行转化。

2、严厉打击咨询者

咨询人员电话或者上门咨询采用寻找弱点,严厉打击,击溃你的信心方式,让你参加培训。

3、贷款让你感觉没有经济压力

给你算个人投入产出经济账,先为自己投入几万,未来工作多么美好,没钱报名没关系,可以贷款,只要交几千手续费(其实就是利息),有的机构把利息给你承担了,看起来好像好像是免息的,其实就是学费没给你折扣。

4、邀请上门,做秀试听课

只要你咨询,天天电话邀请你上门试听,试听课程都是设计好的,要从趣味性、专业性、互动性上策划,让你感觉能学会、喜欢学。只要你上门试听当然就可以给你洗脑了。

5、签订就业企业协议,承诺包工作

给你看一本厚厚的企业用人合作协议,说学完能包工作,还能达到多少薪资,这社会谁还能包安排工作,明显是个伪承诺,但是很多人会信。

6、成功学子

给你看一堆原某某学长,成功就业情况,不一定有几个是真实的,哈哈,让你感觉自己也能进大厂,也能拿N万年薪。

不能再说了,否则怕引起机构对我的攻击,哈哈!一句话先考虑自己需要不需要培训,如果需要培训最好货比三家,平时多进一些大数据分析师的社群,多听听,多了解,只有这样才能了解这个领域,避免上当受骗!

非专业小白可以成为数据分析师吗?

在商业数据分析领域,知识和商业经验无论看起来多么无关紧要,都很重要。这是因为数据分析并不局限于某个特定的领域,而是在大多数情况下,跨越不同的领域。所以,尽管你没有高学历,但有项目经验,你仍然可以进入数据分析领域,虽然是小白。

业务分析是确定企业业务问题的需求并确定解决方案所需的任务、知识和技术的集合。业务分析师是一个可以为组织的战略、产品、收入和利润做出贡献的角色。虽然一般的定义是相似的,但实践和程序可能因行业而异。业务分析人员在业务场景中扮演着关键角色,而业务分析是一个即将到来且很有前途的领域。由于它的技术功能性质,它获得了很高的知名度。行业报告显示,商业分析是增长最快的职业之一,也是人们最渴望掌握的技能之一。

业务分析人员,了解企业的问题和目标,分析需求和解决方案,设计变更策略,推动变更,与利益相关者合作,并在提高效率、财务和业务的其他方面为组织提供建议。

业务分析人员角色通常被视为IT和业务涉众之间的沟通桥梁。业务分析师必须是出色的口头和书面沟通者、老练的外交家、问题解决者、思考者和分析者——具备与利益相关者接触的能力,以理解和响应他们在快速变化的商业环境中的需求。这通常涉及到与非常高级的涉众打交道,并且经常涉及到挑战和质疑,以确保从IT开发中获得物有所值的价值。

进一步阅读:商业分析师职位描述——让我们来看看文学学士的职位描述。

在进入业务分析领域时,对业务的广泛理解和业务流程的特定知识是可取的。对技术和业务的良好理解将使业务分析师在他/她的职业生涯中获得成功,因为这个角色涉及到很多与业务和技术方面的互动。

你可以采取一些步骤来提高你的技能集成为一个学士学位

1. 学习商业的基础知识

了解企业的第一步是如何运作和它们做什么。一个好的起点是浏览APQC提供的通用流程分类框架。您可以从APQC网站下载免费的APQC流程分类框架个人版。阅读一些商业战略、市场营销、财务、人力资源和运营方面的基本书籍也是一个好主意。

2. 发展行为技能

作为一名业务分析人员,必须学习如何与发起人、领域中小企业、最终用户和包括供应商在内的所有其他业务方面的涉众进行交互。这需要在行为方面磨练一个人的技能。商业分析的关键技能是沟通、与利益相关者的互动、积极倾听技巧和促进。

行为技能对于获得学士学位非常重要,而磨练这些技能的最好方法就是广泛地练习。

3.学习业务分析流程

与其他活动一样,业务分析也遵循一个流程。请阅读IIBA的商业分析核心标准。这是免费的,是一个相当短的文件,大约50页。这将使您对业务分析的实际执行方式有一个很好的了解。

4. 学习需求建模工具和管理工具

业务分析人员使用许多工具作为其工作的一部分。一些流行的工具是业务流程建模、状态建模和用例建模。下载Microsoft Visio的试用版。这个工具在大多数组织中非常流行。您还可以学习其他免费工具,如Lucid chart、BizAgi、Business process modeler等。

5. 了解你感兴趣的组织领域

在internet上,几乎在所有领域,甚至在您自己的组织中,都有可用的良好资源。我们建议的另一个好建议是寻找一本关于你的域名的手册。例如,如果您在零售领域,请按书名查找一本零售手册。浏览一下手册,你会对零售领域的作用有一个很好的了解。当您了解您的领域和您的组织时,涉众对您作为业务分析人员的接受度将会大大增加。

6. 参加专业团体,商业分析会议

有许多专业团体,虚拟和物理会议的业务分析。参与这些活动以了解业务分析是如何变化的,业务分析的趋势是什么,以及如何为您的组织引入新的业务分析概念。

7. 使用垫脚石:探索业务分析的门户角色

在你目前的工作和业务分析师的工作之间寻找中间职业。诸如业务流程分析人员、报告分析人员、客户支持分析人员等角色可以教会您业务的某些方面,并为成为BA做好准备。保持小的跳跃——在几年的时间里,你会发现自己在你梦想的角色。

8. 有用的认证

除了学位和经验之外,获得一个业务分析师认证对组织来说是很重要的,它还可以帮助求职者获得必要的知识和实现他们的职业目标。认证可以提高整体绩效,消除不确定性,扩大市场机会。经过认证的业务分析师对BA技术和方法有更广阔的视角。这也表明了他们的决心,因为准备这些证书和通过考试并不是一件容易的事情。组织也会表彰那些努力工作的人,以及他们所付出的努力。

阿里云颁发的ACP证书(商业分析的入门级证书)对于所有希望成为业务分析师的人来说都是一件好事。ACP认证为您开启业务分析生涯提供了一个很好的平台。CAP服务于那些即将进入或开始他们在业务分析领域的职业生涯的专业人士。获得此认证不需要任何商业分析经验。它主要关注业务分析领域中对新业务分析师有用的知识领域,如需求分析、需求生命周期管理、捕获和协作。

可联系九道门商业数据分析学院了解有关ACP认证的所有信息-ACP认证

我希望以上提供的信息能回答您的问题。

什么是数据分析,为什么需要数据分析,如何学习?

 数据分析是一个检查、清理、修改和显示数据以查找有价值的数据、提示结果和鼓励决策的过程。

1.准确的结果可以在讨论结束时提出。

2.支持组织支付其促销资金,影响最大。

3.了解重要(通常是关键任务)的目标。

4.认识到企业绩效困难,需要采取某种行动,有时会提出改进行动的建议

5.以视觉方式实现数据分析,这开始更快、更好地做出选择

6.关于潜在消费者方式的更好信息

7.让组织比对手更有优势。

如何进行数据分析

数据分析是获取商业智能的更广泛方法的一部分。该方法包括以下一个或多个步骤:

目的:任何研究都必须从一套简单确定的商业目标开始。规则其余部分的许多选择取决于研究目标是如何肯定的。

假装问题:准备尝试在查询域中提问。以防万一,周六穿黑色连衣裙是工作是好运吗?

数据收集:必须从适当的来源获得与问题相关的数据。在上述情况下,可以从各种来源收集数据,包括警方事故报告、健康保险索赔和旅行详情。当使用调查收集数据时,需要对受试者进行调查。这些主题应该为正在进行的统计方法进行适当的结构化。

数据认为:新数据可以以不同的格式组装。收集的数据必要性将得到净化和转换,以便数据分析工具能够发送。例如,我们可能会收到汽车事故报告作为文本文件、来自关系数据库的健康保险索赔和作为 API 的住院详细信息。数据分析师必须聚合这些各种形式的数据,并将其转换为适合分析工具的形式。

数据分析:这是将清理和聚合数据发送到分析工具的开始。这些工具允许您搜索数据,发现其中的模式,并询问和回答哪些问题。这是通过正确应用统计方法对研究中收集的数据进行推理的方法。

绘制结果和做出预测:经过充分分析,可以从数据和相关预测中得出结论。然后,这些结果和预测可以汇编在保存给最终用户的报告中。

数据分析的应用:

医疗保健:对有价格要求的医院来说,主要困难是尽可能高效地管理病例,同时牢记护理质量的提高。设备经常用于跟踪和优化医院使用的患者课程、治疗和工具。预计效率将提高 1%,可以节省 60% 以上的全球医疗保健费用。

旅行:数据分析随时准备通过移动或网站和应用程序的数据分析优化购买体验。旅游景点可以深入了解客户的愿望和决定。通过将热门销售与以下通过定制套餐和优惠的浏览到购买转换进行提振来提高产品销售。基于互联网数据的数据分析也可以提供个性化旅游建议。

游戏:数据分析用于占用数据,以便在游戏内部和游戏中进行优化和支付。游戏公司可以深入了解仇恨、债券和用户等。

能源管理:最大的公司正在使用数据分析进行能源管理,包括智能电网控制、能源优化。这里的应用重点是调节和监测系统设备、调度团队和管理服务中断。公用事业公司有能力在网络生产中结合数百万个数据对象,并允许工程师使用分析来控制网络。

成为数据分析师所需的技能:

1.编程技能 - 了解编程语言是 R,Python 对每个数据分析师都非常重要。

2.统计技能和数学 - 必须进行描述性和推理统计以及创新设计知识。

3.需要机器学习技能。

4.数据扭动技能 - 绘制原始数据并将其更改为提供更多可用数据存储的不同格式的能力。

5.互动和数据可视化技能

6.数据直觉 - 专家必须能够像数据分析师一样思考。

数据分析今天在行业中越来越受欢迎。中国对它的需求正在以很高的速度增长。每家知名公司都要求一名数据分析师,他可以非常提前地维护数据。

如果想系统性学习数据分析课程,可以了解九道门的数据分析课程,他们的模块令人印象深刻,国内的研究部门非常支持他们。

数据分析师的具体工作是什么?

大多数IT工作都有明确、具体的工作描述和职业道路。然而,数据分析师的职业道路往往是不同的,正如对不同工作的描述一样。赵强教授是加拿大舒立克商学院的MBA特聘教授,他解释了《商业数据分析师职业路径最佳》一书。他说:“有些职业轨迹在IT和商业之间来回曲折,有些人可能从数据分析师做起,从事项目管理工作,走上IT管理道路,回到创新道路……流程管理,然后上升到流程领导或流程所有权,回到管理层作为IT业务部门的经理。”

今日的数据分析师

21世纪的商业数据分析师的世界是多方面的。数据分析人员必须将业务需求和IT资源结合起来。成功的数据分析师往往是清楚的沟通者、流畅的推动者、精确的分析者和团队成员。此外,理想的分析师具有多种业务功能,如运营、财务、工程、技术或架构。九道门商业数据分析学院的佛手老师也认为,许多公司的数据分析师角色都很模糊。他说:“我通常会告诉人们,我是终端用户和技术解决方案功能性实现之间的桥梁。但当你告诉别人,他们看着你,好像在说‘好吧,你到底是做什么的?’”

数据分析师做什么?

当您探索数据分析师的职业道路时,您将需要清除这些困惑,并了解数据分析师所扮演的许多角色。从良好的沟通者和数据分析器到拥有项目管理和技术技能,数据分析师经常使用各种技术。在开发的每一个步骤中,他们是填补每个部门之间差距的桥梁。现代分析师确定了组成数据分析师角色的几个特征,如下所示:

·分析人员与业务部门一起工作,以确定改进业务操作和流程的机会

·分析人员参与业务系统或IT系统的设计或修改

·分析人员与业务涉众和主题专家进行交互,以了解他们的问题和需求

·分析师收集、记录和分析业务需求和需求

·分析师解决业务问题,并根据需要设计技术解决方案

·分析人员记录系统的功能设计,有时是技术设计

·分析人员与系统架构师和开发人员进行交互,以确保系统得到正确实现

·分析师可以帮助测试系统并创建系统文档和用户手册

从数据分析师的职业生涯开始

初级数据分析人员需要有很强的业务背景或广泛的IT知识。这样,您就可以开始作为数据分析师的工作,其工作职责包括收集、分析、沟通和记录需求、用户测试等等。初级职位可能包括行业/领域专家、开发人员和/或质量保证。在几年内,你可以选择成为一个主题专家(SME)。这段时间可以钻研你最感兴趣的领域,发展那些可以帮助你晋升到更高管理职位的领域。

晋升路线

一旦你在这个行业有了几年的经验,你将到达一个关键的转折点,在那里你可以选择你的数据分析师职业生涯的下一步。三到五年之后,你就可以晋升为IT数据分析师、高级/首席数据分析师或产品经理。作为数据分析师,你的经验越丰富,你就越有可能被分配更大或更复杂的项目。在不同的商业数据分析岗位上工作8到10年后,你可以晋升为首席技术官或顾问。您可以将数据分析师的职业道路走到您想走的最远的地方,根据您的专业知识、才能和愿望在管理级别上取得进展。

如何像数据分析师一样思考?

我写这篇文章是为了帮助有抱负的数据分析师掌握正确的心态,帮助他们开始像数据分析师一样思考。

这个答案还包括七个挑战,这些挑战帮助你发展出像数据分析师一样思考的能力。

(1) 通过数据满足你的好奇心

作为一名数据分析师,你写自己的问题和答案。数据分析师自然对他们正在查看的数据感到好奇,并创造性地探索和解决任何需要解决的问题。

大部分数据分析不是分析本身,而是发现一个有趣的问题并找出如何回答它。

以下是使用公共数据集的两个很好的例子:

希拉里:美国历史上毒性最大的婴儿名字

查看火灾响应数据

挑战:想想你感兴趣的问题或话题,并用数据来回答!

(2) 持怀疑态度地阅读新闻

数据分析师的大部分贡献(以及为什么用机器取代数据分析师真的很难)是,数据分析师会告诉你什么是重要,什么是虚假的。这种持续的怀疑论在所有科学中都是健康的,特别是在快节奏的环境中,很容易被误解虚假的结果。

你可以通过批判性地阅读新闻来接受这种心态。许多新闻文章都有内在缺陷的主要前提。试试这两篇文章。示例答案可在评论中找到。

更容易:你喜欢你的 iPhone。名副其实。

哈德:谁预测到俄罗斯的军事干预?

挑战:每天当你遇到一篇新闻文章时,都要这样做。评论这篇文章,并指出缺点。

(3) 将数据视为改善消费品的工具

访问消费互联网产品(可能你知道还没有进行广泛的 A/B 测试),然后想想它们的主要漏斗。他们有结账漏斗吗?他们有注册漏斗吗?他们有阳刚之气的机制吗?他们有订婚漏斗吗?

多次浏览漏斗,并假设它可以通过不同方式更好地增加核心指标(转换率、股票、注册等)。设计一个实验,以验证您建议的更改是否真的可以更改核心指标。

挑战:与消费者互联网网站的反馈电子邮件共享!

(4) 像贝叶斯人一样思考

要像贝叶斯人一样思考,请避免碱度谬误。这意味着要形成新的信念,你必须既包括新观察到的信息,也包括通过直觉和经验形成的事先信息。

在检查仪表板时,用户参与数字今天显著下降。以下哪项最有可能?

1.用户突然少参与

2.网站功能崩溃了

3.记录功能中断

尽管第 1 号的解释完全解释了下降的可能性,但第 2 号和 3 号应该更有可能,因为它们之前的概率要高得多。

你在特斯拉担任高级管理层,特斯拉的 S 型公司有五人在过去五个月中起火了。哪个更有可能?

1.制造业质量有所下降,特斯拉斯现在应被视为不安全。

2.安全没有改变,特斯拉 S 型车的火灾仍然比汽油车的同类车少得多。

虽然 #1 是一个容易的解释(非常适合媒体报道),但由于您定期进行质量测试,您之前应该对 #2 有很强的影响。然而,你仍然应该寻找可以更新你对 #1 和 #2 的信念的信息(并仍然可以找到改善安全的方法)。思考问题:你应该寻求什么信息?

挑战:确定你上次犯基地利率谬误并尽量避免它。

(5) 了解工具的局限性

“知识知道西红柿是一种水果,智慧不把它放在水果沙拉里。”- 迈尔斯·金顿

知识是知道如何进行普通的线性回归,智慧正在意识到它在实践中是多么罕见地干净地应用。

知识正在了解 K 均值聚类的五种不同变体,智慧正在意识到实际数据如何很少能被干净地聚类,获得具有许多特征的良好结果有多困难。

知识是知道各种各样的尖端技术,但智慧能够选择在合理时间内为公司提供最大影响的技术。

在完成 Coursera 或 EdX 课程时,您可以开发大量工具,但在您知道使用哪些工具之前,工具箱没有用。

挑战:将几个工具应用于真实数据集,并发现每个工具的权衡和局限性。哪些工具效果最好,你能弄清楚为什么吗?

(6) 教导一个复杂的概念

理查德·费曼如何区分他理解哪些概念和不理解哪些概念?

费曼是一位真正伟大的老师。他为自己能够设计出方法来解释甚至最深刻的初学者的想法而自豪。有一次,我对他说:“迪克,向我解释一下,这样我就能理解,为什么旋转一半的粒子服从费米-狄拉克统计。”费曼把他的听众打得一清二,他说:“我会准备一场关于它的新生讲座。”但几天后他回来说:“我做不到。我无法将其降低到大一水平。这意味着我们并不真正理解它。”-大卫·L。古德斯坦,费曼迷失的讲座:行星绕太阳而动

理查德·费曼的杰出是他将复杂概念提炼成可理解想法的能力。同样,顶尖数据分析师的区别在于他们能够说服自己的想法并解释他们的分析。

查看陈德温对这些问题的回答,以了解令人作风解的技术概念示例:

Netflix 奖有顶级模特摘要吗?顶级团队最终用于合奏学习的获胜模型背后的高层次和直观想法是什么?

对 Latent Dirichlet Allocation 有什么很好的解释?

什么是最小的角回归?什么时候应该使用?

挑战:向朋友或公共论坛上(如 Quora 或 YouTube)教授技术概念。

(7) 说服别人重要的事情

也许比数据分析师解释其分析的能力更重要的是他们传达可操作洞察力的价值和潜在影响的能力。

随着数据分析工具越来越好,数据分析的某些任务将实现商品化。新工具将使某些任务过时,如编写仪表板、不必要的数据扭动,甚至特定类型的预测建模。

然而,数据分析师提取和交流重要内容的必要性永远不会过时。随着数据量和潜在洞察力的增加,公司总是需要数据分析师(或从事数据分析类角色的人)来修剪所有可以做的事情,并根据影响确定任务的优先顺序。

数据分析师在公司中的作用是担任数据和公司之间的大使。衡量数据分析师成功与否的标准是他/她能讲故事和产生影响的程度。这种能力放大了所有其他技能。

挑战:用统计数据讲故事。在数据集中传达重要结果。做一个观众关心的令人信服的演讲。

如果你有兴趣成为一名数据分析师,可以了解九道门商业数据分析学院的项目实训课程,希望会对你有帮助。

我不擅长数学,我可以成为数据分析师吗?

我不擅长数学,我可以成为数据分析师吗?

虽然大多数人会告诉你非常期望的答案:否

如果你有足够的激情和精神在这里成为革命性事物的一部分;没有数学会阻止你。

首先,你需要了解没有人在一夜之间成为数据分析师。你需要用经验和知识来征服该职位,而当你循序渐进时,这最终将成为现实。

数据分析确实在其中发挥着巨大的数学和统计学作用。但是,到目前为止,我了解到的是,当你对必须要做的事情有明确的逻辑时。你已经解决了大多数问题。

我建议你:

试着知道你在数学上的弱点到底在哪里,可以解决它。

对数学和统计学要非常清楚。在学习数学时,不必一定要弱于统计。请记住,STATS是两者中最重要的。

参加一些基础数据分析课程。我会建议九道门商业数据分析学院提供的项目实训课”,一旦完成本课程,你将了解到数据分析如何期望你提供数学知识。

最重要的是在这里,只是不要盲目跟风。如果你真的发现数据分析令人兴奋;去吧,你会学到一点时间。.否则,把它丢给我的朋友。

到目前为止,很多人通过重复这些事情而使我感到沮丧,你需要对此具有出色的表现,并且让我告诉你我是一位成功的数据分析师,现在正期待成为一名数据分析家。

有胆量,没有任何东西会使你虚弱。

如果你需要我或我的朋友的任何帮助,请随时。希望我的回答对你有所帮助。

论如何成为一名数据分析师part2

接上所述:如何成为数据分析师?part1

pronojit saha,数据发烧友

数据科学入门的自学之路。对于那些想要入门数据科学的新手,这里有一份大纲,或许能够为大家提供一些思路。(其内容摘自我的一篇博客:如何获得"基本技能集"—自主学习的方式)。我的建议是从下面每项建议中逐一挑选一到两个资料或链接,掌握其中介绍的内容。

1.基本的先决条件

数学、算法与数据库:Mathispower4u - 微积分、Coursera - 线性代数、Coursera - 算法分析、Coursera - 数据库导论

统计学:面向程序员的概率论与统计学、面向程序员的统计学公式、Coursera - 数据分析、Coursera - 统计学1

编程:Google开发者社区 - R语言编程讲座、DataCamp - R语言导论、Python科学计算简介、如何像一名计算机科学家一样思考

2.数据采集与清洗

分布式文件系统与数据库:Coursera - Hadoop平台与应用框架、Yahoo - Hadoop入门教程、Udacity - Hadoop与MapReduce新手指南、MongoDB初学者指南)

数据再加工:预测分析 - 数据预处理、基于Pandas的数据清洗、使用Pandas分析与管理数据、Data Wrangler、OpenRefine

3.数据挖掘与过滤

基于R的数据分析:R语言数据科学、Coursera - 基于R的数据分析计算

基于Python的数据分析(numpy、scipy、pandas、scikit):Python数据科学入门、SciPy 2015简介 - NumPy入门、Python与Pandas统计数据分析、SciPy 2013 - SciKit Learn入门教程I&II

探索性数据分析:基于R的探索性数据分析、基于Python的探索性数据分析、UC Berkeley - 描述性统计学、Unix Shell数据科学命令基础

数据挖掘机器学习:数据挖掘学习路线图、Coursera - 机器学习、Stanford - 统计学习、MITx - 分析学应用、STATS 202 数据挖掘与分析、CalTech - 数据驱动学习、Coursera - Web智能与大数据

大数据机器学习:AMP Camp Berkeley Spark导论与练习、EdX - 基于Apache Spark的大数据分析、Stanford - 海量数据集挖掘

数据表示与优化:

Tableau - 训练教程、基于ggplot2与plyr的R语言数据可视化、预测分析 - 概述与数据可视化、Flowing Data - 使用手册、UC Berkeley - 数据可视化、D3.js入门教程

领域知识:

此类技能来自于行业中实际的工作经验。不同数据集往往具有不同的特点,且基于某些假设和行业知识。例如,专注于股票市场数据研究的数据分析师可能需要额外的时间来研究餐馆交易数据的相关知识。

综合材料:

  • Data Literacy Course -- IAP
  • Coursera - Introduction to Data Science
  • Coursera - Data Science Specialization

图书:

  • Elements of Statistical Learning
  • Python Machine Learning

具体应用:

  • Harvard Data Science Course Homework
  • Kaggle: The Home of Data Science
  • Analyzing Big Data with Twitter
  • Analyzing Twitter Data with Apache Hadoop

数据科学入门的系统方法

有很多种方法可以使你成为一名数据科学家,如果你希望以一种更为系统、完善的方式学习数据科学,你可以参考这篇博客:如何获得"基本技能集"—系统化学习的方式。

基本技能集(Essential Skill Set)是每一名数据科学家都需要了解的基础技能。一般来说,这些技能可以通过在相关机构攻读计算机科学学位或统计学学位的方式获得。斯坦福大学的计算机科学课程与统计学课程提供了一份很不错的参考课程列表。如今,这些课程中有一些课程彼此关联,相互联系,但也有许多课程与其他课程的联系并不大。例如,对于计算机科学专业来说,尽管学习大规模分布式数据库与算法很重要,但是学习人机界面交互和用户体验设计似乎没有那么大的必要,类似的还有单一类型存储、操作系统以及通信网络等等。同样地,有些统计学课程过于注重书本知识,换句话说,仅教授"古老的的学校统计学",其中包括成千上万种假设检验的方法,而不是把重心放在机器学习(聚类、回归、分类等)上。因此,无论是传统统计学还是计算机科学,它们都有一些很优秀的、对于数据科学学习必不可少的课程,但也有很多可有可无、与数据科学无关的课程(我敢说,就目前的情况而言,传统统计学中值得学习的课程比例,要比计算机科学中的比例更大一些)。因此,我们需要谨慎且明智地选择课程。

或者,我们也可以考虑那些新开设的数据科学课程,一些大学正在提供我前面提到的一些技能。这些大学将传统统计学同计算机科学合并在一起,以向学生传授前面第四项提到的那些基本技能,此外,也包括锻炼学生差异化技能的相关课程。纽约大学的数据科学理学硕士与旧金山大学的分析学理学硕士等都对此类基本课程进行了结合。这里列出了这类课程的完整列表:设有数据科学学位的学院。

数据科学家在具体职能上也存在着不同的分支。O'Rielly出版社近期出版的一本名为"Analyzing the Analyzers"的图书对数据科学家的划分提供了一项很好的参考,书中数据科学家的众多角色根据技能的不同被划分至四种不同的类型。因此,我们可以根据数据科学家的这四种类型,选择最适合自己的学习方向,数据科学家的四种类型如下:

  • 数据商人,专注于产品与盈利的数据科学家。他们是领导者、管理者和企业家,同时也热衷于技术。比较普遍的成长路线是在获得工程学位的同时,攻读工商管理硕士学位或前面提到的新型数据科学学位。
  • 数据创意顾问,不拘一格的多面手,能够结合各种各样的数据和工具进行工作。他们对自己的定位可能是艺术家或者黑客,并且擅长数据可视化以及开源技术。这类数据科学家需要具备工程学位(主要是统计学或经济学),但是对商业技能没有过多的要求。
  • 数据开发人员,专注于相关软件和工具的编写,以便在生产环境中进行数据分析、统计以及机器学习等任务。他们一般都有计算机科学学位,并具备所谓的"大数据"领域的相关工作经验。
  • 数据研究人员,应用科学训练方法以及在学术界中学到的工具和技术来组织数据。他们可能具有统计学、经济学或物理学等领域的理学学位或博士学位,他们对数学工具的创造性应用能够产生宝贵的洞察和数据产品。正如前面所介绍的,数据科学家角色的四种主要类型所对应的不同技能需求如下图所示:
  • Vik Paruchur,开发者,数据科学家,Dataquest创始人
    Pathan Karimkhan开发人员,专注于大数据、机器学习、自然语言处理
    我大约在四年前开始学习数据科学。那时我没有一点实际编程的经验。下面的建议非常适合那些与我过去经历类似的初学者。
    围绕着数据科学学习的许多建议首先都会从Python开始,或者是从一门基础的线性代数课程开始。 这个建议没有任何问题,但是,如果我采纳了这些建议,我可能永远都不会学到任何真正与数据科学相关的知识。1. 学会热爱数据似乎没有人谈论过学习数据科学的动机是什么。数据科学是一个广泛却又模糊的领域,这使得数据科学很难入门。这真的很难。如果没有一个强大的动机激励着自己,你最后很可能会半途而废,认为自己不适合这个领域。
    你需要一些能够激励你的动力,即使是在凌晨一点,公式看起来越来越困惑,甚至开始怀疑自己今晚究竟能不能搞明白神经网络,你仍然能够打起精神继续学习。
    你需要学会找到不同事物间的联系,例如统计学、线性代数以及神经网络。你应该避免问出类似"我下一步该学些什么?"这样的问题。
    我学习数据科学时的切入点是股市预测,尽管当时我并不知道自己在做些什么。我最开始为了预测股市编写的代码基本上没有使用任何统计数据。但是我可以知道的是,程序的结果并不理想,因此我需要日夜不停地工作,让程序的效果更好。
    我痴迷于程序性能的优化。我迷恋股市。我在培养我对数据的热爱。而正是因为我对数据的热爱,我才会有动力学习任何我需要的技术,让我的程序运行得更好。
    我知道不是每个人都会痴迷于预测股市。但是,找到那些你真正感兴趣、能够激励你学习的东西真的非常重要。
    能够引起你兴趣的事情有很多,例如找出你所在城市的新鲜或者有趣的事物,为互联网上的所有设备建立映射关系,找出NBA球员打球时的真正位置,或者其他任何不同寻常的事情等等。学习数据科学最神奇的地方在于有无限多的有趣的事情值得我们去研究——你需要做的只是提出一个问题,然后找到一种能够获得答案的方法。
    调整你的学习过程,根据兴趣引导自己下一步的学习方向,而不是相反。
    2. 在实践中学习学习神经网络、图像识别以及其他的尖端技术非常重要。但是大多数的数据科学并不涉及这些内容。这里有一些很重要的准则:
  • 你实际工作中90%的时间都会用来清洗数据。
  • 深入理解几个算法要比浅显地了解很多算法好得多。如果你对线性回归、k均值聚类和逻辑回归有很深入的理解,能够解释算法的原理和结果,推导其中的公式,能够把这些算法应用到实际的数据项目中去,那么比起那些只知道每个单独的算法、却不懂得如何应用的人,你的就业优势会大得多。
  • 大多数情况下,当你需要使用某一个算法时,你都可以在现有的工具库中找到现成的版本(你很少需要自己编写代码实现支持向量机——这会耗费大量的时间)。
  • 这意味着学习数据科学最好的方式是在项目中实践。在具体项目中,你可以接触到那些真正有效且有用的技术。你也会有一个更好的方式来搭配你在股市的投资组合。
    在项目中实践的首要任务是找到一份你感兴趣的数据集。根据这个数据集的特点,回答一个有趣的问题。反复重复这样的过程。
    这里有一些网站提供免费的数据资源,或许是一个不错的选择:
  • 100多个有趣的统计数据集
  • 数据集归档
    另一个关键点在于找到一个深层次的问题(我也正是这样做的),预测股市的任务仍然可以把它分解成若干个小的可实施的步骤。我首先使用了雅虎财经提供的API,获取了每日的股价数据。随后,我设置了一些指标,比如过去几天股票的均价,并使用这些指标来预测未来股价的走势(请注意,在这里我并没有使用真正的算法,只是从技术的角度进行分析)。这样做的效果并不是很理想,因此,我学习了一些统计学的知识,然后使用了线性回归。我使用了另一个API爬取每分钟的股价变化,并把这些数据存储在SQL数据库中。就这样一直不断调整预测策略,直到算法的效果达到我的要求。
    这样做的意义在于我从中找到了学习的动力。我不是简单地学习SQL语法——而是使用SQL语句来存储股价数据,在这个过程中我学到的知识远比单纯学习SQL学到的多得多。如果没有实践,学到的知识很快就会遗忘,你也永远不会为真正的数据科学工作做好准备。
    3. 学会交流经验数据科学家经常需要将自己的分析结果展示给其他人。良好的沟通技巧能够让一名还不错的数据科学家成为一名真正伟大的数据科学家。
    在与他人交流经验的过程中,首先需要对主题和理论有很好的理解。另外,也需要清楚如何简洁地组织自己的数据。最后,还要清晰明了地阐述你的分析结果。
    在交流一些比较复杂的概念时,我们很难做到有效地沟通,这里有一些你应该尝试的技巧:
  • 写一篇博客。展示你的数据分析结果。
  • 试着向那些没有技术背景的朋友和家人讲解一些数据科学中的概念。这样做的效果很神奇,你能够从中明白什么程度的介绍才能让其他人理解这些概念。
  • 尝试在会议中发表自己的见解。
  • 使用GitHub托管所有的分析结果和程序。
  • 活跃于Quora、DataTau以及Reddit等相关社区。
    4. 向同龄人学习你无法想象在与他人合作的过程中能够学到多少知识。在数据科学领域,团队合作在工作环境中也同等重要。
  • 这里有一些具体的做法:
  • 在会议中寻找自己的同事。
  • 为开源软件包贡献自己的力量。
  • 如果你能够提供帮助或合作,联系那些发表了关于数据分析的有趣博客的作者。
  • 试试Kaggle,看自己能不能找到一个队友。
    5. 不断提高难度你对现在正在从事的项目是否满意?你最后一次尝试新的技术和概念是在什么时候?一个星期以前?是时候尝试一些更高难度的任务了。数据科学就像是一座陡峭的山峰,如果你停止攀爬,你永远都无法欣赏到山顶的美景。
    如果你发现自己的工作已经没有什么挑战,这里有一些做法可供参考:
  • 处理更大的数据集,学习使用Spark。
  • 看看自己能不能让算法运行得更快。
  • 你如何将算法扩展到多个处理器上?你能做到吗?
  • 尝试教一个新手,做你现在做的同样的事情。
    写在最后这并不是一个从入门到精通的学习路线图,明确告诉你在各个阶段需要做什么,相反,这些内容是你在学习数据科学时需要遵循的一套粗略的指南。如果你做到了前面提到的这些事情,那么你会发现自己已经掌握了数据科学的专业知识。
    我通常不喜欢那些介绍了一大堆资料的方法,因为这种方法提供了太多的选择,读者很难弄清楚下一步究竟该做些什么。我看到过很多人在面对一大批教科书和在线课程时选择了放弃。
    我个人认为,如果端正自己的心态, 任何人都可以从事数据科学相关的工作。我本人也是dataquest.io的创始人,这个网站可以帮助你在浏览器中学习数据科学。它封装了很多在前面内容中介绍的算法,可以为用户创造更好的学习体验。你可以通过分析有趣的数据集来学习数据科学,例如CIA文档和NBA球员统计数据。如果你不知道如何编程,请不要担心——我们会介绍如何使用Python。我们选择Python是因为它是最适合初学者学习的语言,可用于很多实际的数据科学工作,而且还可以应用在各种应用的开发当中。
    一些有用的资源在我参与一些项目时,我发现这些资源很有帮助。请记住,资源本身并没有任何效果——要为这些知识找到应用的场景:
  • 可汗学院——不错的统计学和线性代数基础内容。
  • 线性代数导论,第四版——Gilbert Strang的线性代数著作。
  • 教科书|微积分 麻省理工学院公开课程——同样出自Gilbert Strang,微积分经典教科书。
  • 统计学习基础:数据挖掘、推理与预测(第二版)——一本很好的机器学习图书。
  • Andrew Ng的在线机器学习课程——Coursera上的热门课程。
  • OpenIntro统计学——很好的统计学基础教程。
  • 谷歌学术——阅读论文是了解当前研究进展的一个很好的方式。例如,这篇是Breiman最初发表的关于随机森林的论文。
    成为一名数据科学家通常需要在计算机科学与应用、建模、统计学、分析以及数学等方面具有坚实的基础。
    数据科学家的独特之处在于具有强大的商业头脑,以及能够以一种足以影响组织结构如何应对业务挑战的方式将分析结果传达给业务与IT领导的能力。 优秀的数据科学家不仅能够解决业务问题,他们还能够挑选出对组织机构最有价值的问题。
    此外,我也相信在数据科学、机器学习以及自然语言处理领域的深入研究在未来能够有助于解决现实生活中的实际难题。在我看来,4-5年的开发经验才能够达到这样的水平。
    1. 计算机科学课程导论注意:这里仅涉及提供代码指导的计算机科学入门课程在线资源:
  • Udacity - 计算机科学入门课程
  • Coursera - 计算机科学101

    2. 至少使用一种面向对象编程语言编写代码
    适合新手的在线资源包括:
  • Coursera - 学习编程:基础
  • MIT - Java语言程序设计
  • Google - 相关的Python课程
  • Coursera - Python交互式编程
  • Python开源电子书
  • 进阶在线资源
  • Udacity - 计算机程序设计
  • Coursera - 学习编程:撰写高质量代码
  • Coursera - 程序设计语言
  • 布朗大学 - 编程语言导论3. 学习其他的编程语言注意:可以考虑这些编程语言——Java Script、CSS、HTML、Ruby、PHP、C、Perl、Shell、Lisp、Scheme。在线资源:
  • w3school.com - HTML教程
  • 学会编程
    4. 测试代码注意:学会如何定位bug,创建测试用例以及软件鲁棒性检测。在线资源:
  • Udacity - 软件测试方法
  • Udacity - 软件调试
    5. 提高逻辑推理与离散数学知识在线资源:
  • MIT - 计算机科学数学
  • Coursera - 逻辑学导论
  • Coursera - 线性离散优化
  • Coursera - 概率图模型
  • Coursera - 博弈论
    6. 深入了解算法与数据结构注意:学习基本的数据类型(栈、队列、背包等)、排序算法(快速排序、归并排序、堆排序等)、数据结构(二叉搜索树、红黑树、哈希表等)以及算法复杂度分析等等。在线资源:
  • MIT - 算法导论
  • Coursera - 算法导论 Part 1& Part 2
  • 维基百科 - 算法列表
  • 维基百科 - 数据结构列表
  • 图书 - 算法设计手册
    7. 深入理解操作系统在线资源:
  • UC Berkeley - 计算机科学162
    8. 学习人工智能在线资源:
  • 斯坦福大学 - 机器人导论、自然语言处理、机器学习
    9. 学习如何构建编译器在线资源:
  • Coursera - 编译器设计
    10. 学习密码学在线资源:
  • Coursera - 密码学
  • Udacity - 密码学应用
    11. 学习并发编程在线资源:
  • Coursera - 异构并行编程
    针对大数据的工具和技术:Apache Spark - Apache Spark是一个开源的数据分析集群计算框架,最早由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发。Spark建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,适用于Hadoop生态环境的中各种框架。同时,Spark并不局限于两阶段的MapReduce编程范式, 对于某些特定的应用,Spark的性能可以取得优于Hadoop MapReduce100倍的性能。
  • 数据库管道 - 你会发现数据库不仅仅可以用来处理数据, 它也可以应用在很多其他功能的组件当中。采集、存储、探索、机器学习与可视化,对这个项目的成功来说都至关重要。

  • SOLR - Solr实现了一个高度可扩展的数据分析引擎,其用户能够进行快速实时的知识发现。Solr(读音同"solar")是一个Apache Lucene项目中的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文搜索、命中标示、层面检索、动态聚类、数据库集成以及富文档处理(例如Word、PDF)。Solr支持分布式搜索以及索引复制,具有高度的可扩展性。Solr是最受欢迎的企业搜索引擎。在Solr 4中还增加了NoSQL特性。
    S3 - Amazon S3是由Amazon Web Services提供的用于在线文件存储的Web服务。Amazon S3基于Web服务接口提供文件存储服务。
    Hadoop - Apache Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和大规模处理分布在商用硬件集群中的数据集。Hadoop是Apache中的一个顶级项目,由成员遍及全球的社区贡献者和用户共同构建和使用。Hadoop使用Apache License 2.0协议进行授权。
    MapReduce:Hadoop MapReduce是一个软件框架,用于快速编写分布式应用程序,以可靠、容错的方式在大型商用硬件集群(数千个节点)上并行处理海量数据(TB规模的数据集)。

  • MapReduce作业通常将输入数据集拆分为若干个独立的数据块,这些数据块由map任务以完全并行的方式进行处理。MapReduce框架首先对map任务的输出进行排序,随后将其输入到reduce任务中。通常,MapReduce作业的输入和输出都存储在文件系统当中。 该框架负责任务调度、作业监视以及失败任务的重新执行。Corona-Corona是一个新型调度框架,将集群资源管理与作业协调相分离。Corona引入了一个用于跟踪集群中的各个节点和可用资源总量的集群管理器。 Corona为每个作业构建了专用的作业跟踪程序,并且能够在与客户端(对于小型作业来说)相同的进程中运行,或者作为集群中的单独进程(对于大型作业来说)运行。

  • 与我们在前面介绍的Hadoop MapReduce实现的一个主要区别在于,Corona使用了基于推送的,而不是基于拉式的任务调度机制。在集群管理器接收到作业跟踪程序发出的资源接收请求后,Corona将授权的资源推送至作业跟踪器当中。 此外,一旦作业跟踪器获得了授权的资源,它将创建相应的数据处理任务,并将这些任务推送至任务跟踪器以便后续执行。 在这种调度机制中并不涉及周期性的心跳检测,因此调度等待时间得以最小化。 详见:使用Corona更高效地调度MapReduce作业。
    HBase - HBase是一个非关系型的分布式开源数据库,其以Google提出的BigTable为原型,并使用Java语言实现。它作为Apache软件基金会中Apache Hadoop项目的子项目进行开发,并运行在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上,为Hadoop提供类似于BigTable的功能。也就是说,HBase提供了一种存储海量规模稀疏数据的容错方法(在数据集中存在着大量的空值或无关数据集,仅含有少量的有效信息,例如,在一组20亿条的记录当中查找最大的50项,或者找到数量不足整个数据集0.1%的非零项数据)。
    Zookeeper - Apache ZooKeeper是Apache软件基金会中的一个软件项目,为大型分布式系统提供开源的分布式配置、同步服务以及命名注册等服务。ZooKeeper由Apache Hadoop的Zookeeper子项目发展而来,而如今已经成为了Apache的顶级项目。
    Hive - Apache Hive是一个基于Hadoop构建的数据仓库基础架构,用于提供数据汇总、数据查询以及数据分析等服务。尽管最初由Facebook开发,Apache Hive现在由Netflix等其他公司进行开发与使用。Amazon在其Amazon Web Services的Amazon Elastic MapReduce中也维护着Apache Hive的一个软件分支。
    Mahout - Apache Mahout是Apache软件基金会的一个项目,提供分布式或其他可扩展机器学习算法的免费实现,主要用于协作过滤、聚类以及分类领域Mahout中许多算法的实现基于Apache Hadoop平台。Mahout还提供了用于常见数学操作(与线性代数和统计学相关的数学操作)以及原始Java集合的Java库。Mahout是一项正在进行中的工作,它实现的算法数量正在迅速增长,但目前来讲,仍有很多算法尚未实现。
  • Lucene - 是一个包含NLP和搜索相关工具的软件集合,但它的核心功能是一个搜索索引和检索系统。它从HBase等数据存储中获取数据,并为其构建索引,以便后续在搜索查询时实现快速检索。Solr使用Lucene作为引擎,为数据索引和数据检索任务提供了一个便捷高效的REST API。ElasticSearch也与Solr类似。
    Sqoop - 是一个用于实现关系型数据库与分布式数据仓库间数据转换的命令行接口。当你在每天晚上都为向Hive仓库导入数据库表的备份和快照时,这种工具或许可以提供帮助。
    Hue - 是包含上述工具子集的基于Web的图形化用户界面。Hue将最常用的Apache Hadoop组件集成到单个接口中,以web程序的形式发布,对于单独的用户来说不需要额外的安装。Hue注重用户体验,它的主要目标是让用户"仅使用"Hadoop,而不需要关心底层复杂的分布式系统或使用命令行执行任务。
    Pregel - 和它的孪生开源软件Giraph提供了一种在集群上对数十亿个节点和数万亿条边执行图算法的方法。值得注意的是,MapReduce模型不太适合图数据处理,因此在这个模型中,Pregel并没有使用Hadoop或MapReduce,但数据存储仍选择了HDFS或GFS。
    NLTK - 自然语言工具集,通常简称为NLTK,包含一组为Python编程语言提供的用于符号形式和统计学自然语言处理(NLP)的工具库和程序。NLTK包括一些图形演示和示例数据。NLTK还有一本配套的图书,介绍了该工具集支持的语言处理任务隐含的基本概念,以及一本使用手册。
    NLTK旨在为自然语言处理或其他密切相关领域的研究和教学提供支持,这些相关领域包括经验语言学、认知科学、人工智能、信息检索以及机器学习等。

小白学习数据分析的最佳方法是什么?

如果你希望拥有一个真正有利可图的职业,仅选择IT作为职业的日子已经一去不复返了,数据分析师是一个全新的选择。

这些天来,数据分析领域已经占据了所有其他领域的优先地位。现在,可以以非常巨大的方式生成大量数据。

最好的部分是数据分析收集(否则浪费)该数据,对其进行处理,对其进行分析并最终将其转换成有用的信息,企业可以使用这些信息来更好地进行决策,并通过帮助其客户获得更大的利益来实现自身的增长用户体验,最终每个企业都希望在一天结束时做到这一点。

话虽如此,如今,你会看到很多学生挺身而出,追求卓越的职业,并以真正的兴趣和希望在这一领域取得长足的成就学习该学科。

但是,由于有这么多的学生,不仅学生,而且甚至是家庭主妇和其他领域的专业人员,都挺身而出地追求该领域的职业,因此该领域的竞争确实在上升。

因此,作为你自己的参与者,除了常规的数据分析专业知识和知识外,你还应对现在可能需要准备的各种事情更加谨慎。

好吧,这些天的知识很多,而且大多数时间都是免费的!

现在,作为一个初学者,开始时似乎有些不知所措,但是最终你将习惯于该主题及其波动性。

好吧,在我们开始学习该主题之前,我想向你介绍一些有关你的态度和态度的重要事,他们是:

要求

你必须记住,该领域是一个高度动荡或不断变化的领域,在该领域中,你必须对自己的态度进行一些必要的更改,例如,采用恒定的学习方法来帮助你适应不断变化的动态至关重要。你周围的技术。

同样,密切关注你周围发生的事情也很重要。因此,你必须时刻保持警惕,并始终要学习有关该领域的新知识。

现在,作为一个初学者,你还必须确保你已经真正了解该主题之前,已经对这一主题有很多了解。

重要的是要了解未来的前景和工作保障以及你将能够获得的收入。

另外,对该领域的需求有多好。

同时,你将必须为一个充满挑战的有趣领域做好准备,而这个领域永远不会让你对正在做的事情感到无聊。

技能要求

嗯,早些时候,有必要获得技术学士学位,就像只有技术领域的学位一样。

但是,随着时间的变化,即使你不属于计算机科学等任何技术领域,你也可以选择此领域。

由于数据分析就是将数学,统计学甚至计算机科学结合在一起,因此要求你至少具有这三方面的知识,如果没有的话。

现在,即使你不属于上述任何一个领域,也要学习这些主题确实是一件容易的事,因为拥有如此多的在线课程,以及网站,博客,YouTube视频等方面的免费知识。

只要你知道需要准备的主题,就可以轻松地自己学习所有这些。因此,这里有一个列表供你入门,它们只是一个修订版本,或者只是让你自己进入该领域并更加熟悉这些主题。

数学和统计学–线性代数,物流回归,概率论,图论,优化理论,贝叶斯定理,推论统计学,描述性统计学,多元演算,微分演算等。

计算机科学–编程语言,例如Python,R,Matlab,Scala,JavaScript,Perl,Ruby,C,C ++等,Linux操作系统,Linux Shell脚本,Mongo DB,Cassandra,MySQL等

据库

在实际进入核心主题本身之前,这些主题就像必不可少的。

话虽这么说,除了这些技术技能外,你还需要研究一些人际交往能力,以帮助支持你的职业生涯并帮助你更快地在这一领域中进步。

人际交往能力包括:
商业技巧
分析能力
领导能力
沟通技巧
解决问题的能力
决策能力
团队精神
管理技巧
每次都能学习新东西的能力
创造力
创新思维
对新技术的适应性等
现在,要成为一名出色的数据分析家,除了该领域的专业知识外,你还需要具备以下技术技能。

数据采集与预处理
数据分析与模式识别
演示和可视化
自己学习数据分析

好吧,说实话,如果你问我我的经历,我只是说这个话题需要极大的关注和热情,以帮助你在这里更快地实现目标。此外,自己学习是开始学习该领域的好方法,尤其是一旦你准备好了数学,统计学等核心学科,甚至是熟练掌握计算机科学技能的人。

话虽如此,你应该在学习过程中开始广泛阅读,只是要弄清楚该主题的确切内容。

因为你是该领域的新手,所以这可能会使你花费比预期更多的时间。

现在,数据分析是一个非常广阔的领域,需要你以一种非常精简和结构化的方式来进行处理。

这将帮助你轻松涵盖所有主题。

在哪里可以读到这个主题?

幸运的是,数据分析是一个非常流行的领域,它可以在所有在线资源,书籍和其他资料中大量获得,这些资料在该领域随处可见。

你需要做的就是在各种博客,网站,YouTube视频教程等中进行搜索。

向专家学习数据分析

好吧,以我的经验来看,我强烈建议你看看九道门佛手老师的小白如何快速入门数据分析,以帮助你获得他们在其声誉卓著的课程中提供的一些非常优质的信息。尝试使用它可以帮助你将来成为一名出色的数据分析家。

怎样才能成为一名数据分析师?

我大约4年前开始学习数据分析。我没有真正的编程背景。这主要是针对与我处于同一职位的人们。
关于学习数据分析的许多建议都是从“首先学习python”或“首先学习线性代数课程”开始的。这个建议很好,但是如果我遵循它,我将永远不会学会任何数据分析

1.学会爱数据

没有人谈论学习动机。数据分析是一个广阔而模糊的领域,这使得它很难学习。真的很难。没有动力,您最终会中途停下脚步,并相信自己无法做到这一点,而错误就不在您身上,而在教学中。

您需要一些能够激发您继续学习的东西,即使现在是凌晨1点,公式也开始变得模糊,您想知道这是否是神经网络最终有意义的夜晚。

您需要一些能够使您找到统计,线性代数和神经网络等主题之间的联系的东西。某些事情将使您无法应对“接下来我要学什么?” 题。

我进入数据分析的切入点是预测股市,尽管当时我还不知道。我编写的用来预测股市的第一个程序几乎没有统计数据。但是我知道他们的表现不佳,所以我日夜工作以使他们变得更好。

我痴迷于提高程序的性能。我沉迷于股市。我正在学习热爱数据。而且因为我正在学习热爱数据,所以我有动力学习任何我需要的东西,以使我的程序变得更好。

我知道,并不是每个人都着迷于预测股市。但是,找到使您想学习的东西真的很重要。

可以找出有关您的城市的新奇有趣的事物,映射互联网上的所有设备,找出NBA球员的真实位置或其他任何内容。学习数据分析的最好之处在于,有无数有趣的事情需要做,这都是关于提问和寻找答案的方法。

通过根据您的需求量身定制学习来控制您的学习,而不是相反。

2.边干边学

了解神经网络,图像识别和其他前沿技术非常重要。但是大多数数据分析都不涉及其中任何一个。以下是一些重要准则:
您90%的工作将用于数据清理。

真正了解一些算法比了解一些算法要好。如果您非常了解线性回归,k均值聚类和逻辑回归,可以解释和解释其结果,并且实际上可以从头到尾完成一个数据项目,那么您将比如果您知道每一个都更容易使用单一算法,但不能使用它们。

大多数时候,当您使用算法时,它将是库中的一个版本(您很少会编写自己的SVM实现-花费的时间太长)。

所有这些意味着,最好的学习方法是从事项目。通过从事项目,您将获得立即适用和有用的技能。您也有建立投资组合的好方法。

启动项目的一种技术是找到所需的数据集。回答一个有趣的问题。冲洗并重复。

这里是一些寻找数据集的好地方,可以帮助您入门:

100多个有趣的统计数据集-rs.io

数据集存档•/ r /数据集

另一种技术(也是我的技术)是发现一个深层次的问题,预测股市,但仍然可以分解为一些小的,可实施的步骤。我首先连接到yahoo finance API,并提取了每日价格数据。然后,我创建了一些指标,例如过去几天的平均价格,并用它们来预测未来(请注意,此处没有实际算法,仅是技术分析)。效果不好,所以我学了一些统计数据,然后使用线性回归。然后,我连接到另一个API,逐分钟收集数据,并将其存储在SQL数据库中。依此类推,直到算法运行良好。

很棒的是我有学习的背景。我不仅学习SQL语法,还用它来存储价格数据,因此学习语法的能力是我的10倍。没有应用程序的学习不会很好地保留下来,也不会使您做好进行实际数据分析工作的准备。

3.学习交流见解

数据分析家经常需要向其他人展示他们的分析结果。做到这一点的技巧可能是好的科学家和出色的数据分析家之间的区别。

交流见解的一部分是很好地理解主题和理论。另一部分是了解如何清楚地组织结果。最后一步是能够清楚地解释您的分析。

很难有效地交流复杂的概念,但是您应该尝试以下一些操作:

创建一个博客。发布数据分析的结果。

尝试向不那么精通技术的朋友和家人传授有关数据分析概念的知识。令人惊讶的是,有多少教学可以帮助您理解概念。

尝试在聚会上讲话。

使用github托管所有分析。

活跃于Quora,DataTau等社区和/ r / machinelearning。

4.向同伴学习

与他人合作可以学到多少,真是太神奇了。在数据分析中,团队合作在工作环境中也非常重要。

这里的一些想法:

在聚会上找人一起工作。

贡献开源软件包。

向写有趣的数据分析博客的人发送消息,以查看您是否可以协作。

尝试Kaggle 看看你能不能找到队友。

5.不断提高难度

您对正在进行的项目完全满意吗?您是一周前最后一次使用新概念吗?现在是时候去做更困难的事情了。数据分析是要攀登的陡峭山峰,如果您停止攀登,那么永远都很难做到。

如果您发现自己太舒服了,请参考以下一些建议:

处理更大的数据集。学习使用火花。

看看是否可以使算法更快。

您如何将算法扩展到多个处理器?你能做到吗?

尝试教一个新手去做与现在相同的事情。

底线

这并不是确切的操作路线图,而是学习数据分析时要遵循的粗略准则。如果您将所有这些事情都做好,就会发现您自然在发展数据分析专业知识。

我通常不喜欢“这里有很多东西”的方法,因为它使弄清楚下一步该怎么做非常困难。我已经看到很多人在面对大量教科书和MOOC时放弃学习。

我个人认为,只要以正确的心态来学习数据分析,任何人都可以学习数据分析。
我也是dataquest.io的创始人,一个可帮助您在浏览器中学习数据分析的网站。它封装了本文中讨论的许多想法,以创造更好的学习体验。您可以通过分析有趣的数据集(例如CIA文件和NBA球员数据)来学习。如果您不知道如何编码,这不是问题-我们教您python。我们教python是因为它是对初学者最友好的语言,已在许多生产数据分析工作中使用,并且可以用于多种应用程序。

一些有用的资源

当我从事项目时,我发现这些资源很有帮助。请记住,资源本身没有用