¿Es demasiado tarde para que un chico de 24 años pase al análisis de datos?

Como educador, y el big data es también una de mis principales áreas de investigación, responderé a esta pregunta.

En primer lugar, para los chicos de 24 años, es hora de aprender tecnología de análisis de datos, y luego de un proceso de aprendizaje sistemático, también tendrán un cierto grado de competitividad en el lugar de trabajo, comenzando Desde el punto de vista de las tendencias de desarrollo, el potencial de demanda de talento en el campo del análisis de datos sigue siendo relativamente grande en el futuro.

El análisis de datos tiene una nueva definición en la era del big data. Los métodos de análisis de datos han experimentado cambios significativos. Los límites del análisis de datos también se están expandiendo constantemente, desde datos estructurados hasta datos semiestructurados. La expansión de los datos no estructurados y la aplicación del análisis de datos en campos industriales se han expandido gradualmente desde las finanzas, la economía, la medicina y otros campos hasta los campos industriales. Creo que en la era de Internet industrial, esta tendencia se volverá cada vez más obvia.

Si comienza a aprender análisis de datos a la edad de 24 años, debe elegir un punto de entrada para el aprendizaje basado en su propia estructura de conocimiento. El análisis de datos actual se puede dividir en dos métodos básicos, uno es el método estadístico. y el otro es el método estadístico. Para los principiantes con una base sólida en matemáticas, pueden comenzar a aprender con el método estadístico. Por un lado, el método de análisis de datos estadísticos tiene muchos materiales de aprendizaje. Por otro lado, este método es relativamente fácil de comenzar. También hay una gran cantidad de herramientas que se pueden utilizar.

Finalmente, el análisis de datos es diferente de los puestos de desarrollo tradicionales. El campo del análisis de datos concede gran importancia a la acumulación de experiencia. Por ejemplo, el conocimiento de la industria requiere un proceso de acumulación a largo plazo, por lo que los puestos de análisis de datos a menudo. Si tiene un ciclo de vida profesional prolongado, esto también puede verse como una ventaja de los puestos de análisis de datos.

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