Hay muchos libros sobre big data en el mercado. Si solo pudiera elegir uno, ¿cuál recomendaría?

1. Comprensión general del análisis de datos - 5 horas

Las personas nuevas están expuestas a información como "big data", "inteligencia artificial", "el siglo XXI es la era de analistas de datos" y demás Atraído, decidido a convertirse en analista de datos, por lo que surge la pregunta, ¿qué es exactamente el análisis de datos? ¿Qué incluye el análisis de datos?

Hay muchos libros en el mercado que hablan de datos Análisis Aquí recomiendo "Análisis de datos simple y en profundidad". Este libro puede considerarse un libro recreativo para aquellos con conocimientos básicos, pero sigue siendo útil para los recién llegados. Al leer, no es necesario pedir una comprensión profunda. Concéntrese en comprender el proceso de análisis de datos, los escenarios de aplicación y varias herramientas de análisis de datos mencionadas en el libro. 5 horas son suficientes para hacerse una idea preliminar del trabajo de análisis de datos y eliminar la sensación de desconocimiento. 2. Comprender el conocimiento estadístico: 10 horas

15 horas son suficientes para comprender el conocimiento estadístico. Es suficiente para comenzar, pero debe saber que a medida que el contenido del trabajo se profundice en el futuro, lo hará. Necesito aprender más conocimientos estadísticos.

Hay dos libros recomendados en esta etapa: "Estadística en un lenguaje simple y sencillo" y "Estadística: de los datos a las conclusiones" para comprender los modelos estadísticos matemáticos comúnmente utilizados (indicadores estadísticos descriptivos, clustering, árboles de decisión, clasificación bayesiana, regresión, etc.), la atención se centra en aprender el principio de funcionamiento, el contenido de entrada y el contenido de salida del modelo. En cuanto a la derivación matemática específica, si no puede aprenderla, puede dejarla a un lado. temporalmente y vuelva a él cuando necesite usarlo. 3. Aprenda herramientas básicas - 20 horas

Para analistas de datos no técnicos, solo se recomienda una herramienta básica: EXCEL. El libro recomendado es "¿Quién dijo que los novatos no pueden conocer el análisis de datos?". Debe estudiar los capítulos básicos, pero no necesariamente los capítulos avanzados (puede utilizar otros libros EXCEL avanzados). También puede estudiar varios cursos abiertos en Internet.

El enfoque en esta etapa es aprender el uso de funciones intermedias de EXCEL (tablas dinámicas, funciones, escenarios de uso de varios gráficos y cómo hacerlos. Si tiene tiempo libre, puede aprender VBA). . 4. Mejorar la capacidad de PPT: 10 horas

Como analista de datos, la capacidad de producción de PPT es una capacidad extremadamente importante, por lo que debe dedicar algo de tiempo a comprender cómo hacer PPT con información clara y enfocada, y cómo para insertar varios gráficos en PPT y actualizar datos fácilmente. 10 horas no es demasiado, pero es suficiente (si nunca has hecho PPT, necesitas agregar algo más de tiempo). No recomendaré libros ni cursos específicos. Hay muchos de ellos en línea, así que búsquelos usted mismo. 5. Comprender bases de datos y lenguajes de programación - 10 horas

Esta etapa tiene dos objetivos: aprender conocimientos básicos de bases de datos y programación para mejorar su eficiencia laboral futura y probar qué nivel avanzado es adecuado para aprender. Herramientas de análisis de datos. Para el primero, se recomienda aprender MySQL para la base de datos (aunque Hadoop es muy útil, pero no está en una posición técnica, por lo que no lo necesitará en la etapa inicial), y para el lenguaje de programación, se recomienda para aprender Python (continúa con la "Introducción a Python" de Amway, realmente no acepté su dinero...). Simplemente aprenda la consulta conjunta en la base de datos y no necesitará hacer cosas como la optimización del rendimiento y la copia de seguridad en Python, podrá aprender todo lo que pueda; 6. Aprenda herramientas avanzadas: 10 horas

Aunque EXCEL puede resolver más del 70% de los problemas, el 30% restante aún requiere herramientas avanzadas (no use EXCEL para realizar agrupaciones). Hay dos opciones para herramientas de análisis avanzadas: SPSS y R. Aunque R tiene varios beneficios, mi sugerencia es decidir qué herramienta aprender en función de su experiencia de aprendizaje en el paso anterior. Si aprender un lenguaje de programación es doloroso, aprenda SPSS. Si aprender es muy divertido, aprenda R. Independientemente de la herramienta que utilice, debe ejecutar los modelos clave que aprendió cuando estudió estadística y aprender a crear modelos y optimizarlos ligeramente. 7. Comprenda la industria y el puesto al que desea acceder: más de 10 horas

Aquí he escrito un signo "+" en el tiempo, porque este paso no necesariamente requiere un bloque completo de tiempo para estudiar. Recorre todo el proceso de aprendizaje. La capacidad más importante que los analistas de datos necesitan para mejorar continuamente es el conocimiento de la industria y el negocio. En qué industria y posición desea invertir en el futuro, debe adquirir conocimientos relevantes (por ejemplo, si desea operar un sitio web, debe comprender los conocimientos previos de Internet, el sistema de indicadores de operación del sitio web, el conocimiento de operación del usuario, etc.) .

8. Haz un informe - 25 horas

Has aprendido mucho, pero todavía no puedes encontrar un buen trabajo si sales ahora. Todos los reclutadores te preguntarán: ¿Qué proyectos prácticos has realizado (incluso si eres un recién graduado)?

Si tienes experiencia en proyectos relevantes o experiencia en prácticas, por supuesto que puedes demostrarlo, pero si no, ¿Qué debo hacer? La respuesta es simple, hacerles un informe y decirle al reclutador: ya tengo la capacidad de analizar datos para puestos de nivel inicial (o incluso avanzados). Al mismo tiempo, hacer informes también será el contenido principal de tu trabajo futuro, por lo que puede surgir otra situación: te esfuerzas mucho en hacer un informe y luego descubres que esa no es la vida que deseas y decides hacer otros trabajos... …Esto también es algo bueno. Las personas con habilidades de análisis de datos también pueden considerarse una ventaja en otros trabajos. ¡Los amigos que estén interesados ​​en el análisis de big data pueden comenzar leyendo libros sobre análisis de big data! Hay muchos videos de enseñanza de big data en el sitio B, desde básicos hasta avanzados. Son bastante buenos. Los puntos de conocimiento se explican en detalle y también hay una hoja de ruta de aprendizaje completa. También puedes comprobarlo tú mismo, descargarlo y probarlo.