Python培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析,怎樣才能快速上手?
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Python培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析,怎樣才能快速上手?我們知道python應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,從業(yè)選擇、方向也比較多,除了
人工智能的開(kāi)發(fā)外,還有python數(shù)據(jù)分析師也是受到市場(chǎng)的歡迎,那么我們?cè)鯓永脴I(yè)余時(shí)間自學(xué)python數(shù)據(jù)分析,我們?cè)趺醋霾拍芸焖偕鲜帜?
一、廣泛被應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
谷歌的數(shù)據(jù)分析可以預(yù)測(cè)一個(gè)地區(qū)即將爆發(fā)的流感,從而進(jìn)行針對(duì)性的預(yù)防;淘寶可以根據(jù)你瀏覽和消費(fèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為你精準(zhǔn)推薦商品;口碑極好的網(wǎng)易云音樂(lè),通過(guò)其相似性算法,為不同的人量身定制每日歌單……
數(shù)據(jù)正在變得越來(lái)越常見(jiàn),小到我們每個(gè)人的社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)信息、運(yùn)動(dòng)軌跡……,大到企業(yè)的銷售、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)據(jù),交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)……
數(shù)據(jù)分析人才熱度也是高居不下,一方面企業(yè)的數(shù)據(jù)量在大規(guī)模的增長(zhǎng),對(duì)于數(shù)據(jù)分析的需求與日俱增;另一方面,相比起其他的技術(shù)職位,數(shù)據(jù)分析師的候選者要少得多。
二、數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備哪些技能
要明確學(xué)習(xí)的路徑,最有效的方式就是看具體的職業(yè)、工作崗位對(duì)于技能的具體需求。
我們從拉勾上找了一些最具有代表性的數(shù)據(jù)分析師職位信息,來(lái)看看薪資不菲的數(shù)據(jù)分析師,到底需要哪些技能。
三、其實(shí)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)技能需求差別不大,可總結(jié)如下:
1.SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作,會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理
2.會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)管理
3.會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,Python or R
4.有獲取外部數(shù)據(jù)的能力,如爬蟲(chóng)
5.會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能,能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告
6.熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法:以回歸分析為主
其次是數(shù)據(jù)分析的流程,一般可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來(lái)實(shí)施一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。按照這個(gè)流程,每個(gè)部分需要掌握的細(xì)分知識(shí)點(diǎn)如下:
四、數(shù)據(jù)分析流程
高效的學(xué)習(xí)路徑是什么?就是數(shù)據(jù)分析的這個(gè)流程。按這樣的順序循序漸進(jìn),你會(huì)知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么,需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn),哪些知識(shí)是暫時(shí)不必要的。
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