小白如何成为数据分析师?

发布时间: 2020-12-28

根据统计数据,2021年中国将有97,000个数据分析师空缺职位。因此,作为数据分析师,您在就业机会方面将具有巨大的增长潜力。  但是,与这种巨大需求相反,公司在向团队中增加新的数据分析师方面非常不厚道。因为不懂,所以他们很多时候会寻找在最新工具和技术方面非常熟练的候选人。因此,工具也是要基础掌握的,不要觉得做数据分析师只要嘴皮子溜就可以了。

【统计学】
很多人问,数据分析和统计学到底有多大关系,虽然说做数据分析不一定是统计学专业,但是相关是统计知识还是最好有所了解。比如以下统计学知识还是要有所理解:1. 描述性统计信息:基本上是一种汇总统计信息,用于定量汇总数据集的特征。2. 推断统计量:了解这一点,将使您能够使用从总体中抽取的随机数据样本来描述和推断总体。3. 概率分布:学习此方法可以使您为随机变量的每个值提供概率。因此,它将帮助你根据概率从数据中得出见解。

【编程】
如果你来自非计算机科学领域,那么学习这部分将是一个挑战。在这种情况下,最好学习Python。事实上,大多数领先的分析公司和初创公司都是R和/或Python。因此,充分了解这两个方面,将有助于你获得更好的工作机会。米可以将它们用于数据分析,可视化,操作,数据分析等。

机器学习机器学习算法可以进行数据分析,这在数据量巨大时非常有用。作为初学者,你应该精通以下算法:1. 物流回归2. 线性回归3. 方差分析4. 分类和回归树5. 朴素贝叶斯6. 神经网络

【可视化】学习可视化工具,如的Tableau ,Quickbi使您可以直观地表示数据的明确和有效的通信数据。

【建模】接下来,您应该学习预测建模。在这里,您可以使用数据和统计信息来预测数据模型的结果。此外,检查这些数据模型是否存在毛刺,最后将它们部署到生产中。

【软技能】除此之外,还有一些非技术技能对于有效处理数据分析师的所有任务也至关重要。以下是您应该非常了解的一些信息-1. 与您希望合作的行业相关的商业头脑2. 逻辑和分析能力3. 基本沟通技巧4. 有效的数据处理对具有非技术技能的技术有充分的了解,将帮助你成为一名优秀的数据分析师。

实际上,公司在候选人中不止这些技能和工具,还需要熟练的业务能力。因此,请勿尝试着急或加快学习过程,只需专注并专注于深入学习整套技术即可。除了强大的技能外,招聘人员还寻求动手经验。作为初学者,要证明自己的能力将很困难。因此,我建议你从事多种类型的项目,最好对每个技能/技术都做一个项目。这样,招聘人员将能够有效地查看和分析你的技能。但是,如果你时间不足,请进行一些数据清理,预测建模和机器学习项目,切记,重点是项目。这样做,你不仅会在简历中列出自己的技能,而且还会有有效的项目组合来反映这些技能。

实际上,这是你从事数据分析师应该做的事情。

1. 学习所有主要技术技能,包括R,Python,机器学习算法等

2. 处理各种具有挑战性的项目,并与他们建立投资组合

3. 最后,通过适当的技能组合和熟练的业务能力,在初创公司中寻找工作。

现在,既然你想从事数据分析事业,建议你了解一下九道门商业数据分析学院 。在这里,你可以在进行项目时从头开始学习完整的数据分析项目流程。还可以使用这些项目来构建你的技能组合,所以试试吧!

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