¿Cómo convertirse rápidamente en analista de datos?

1. Habilidad 1: Comprender la base de datos.

¿Aún piensas que tienes que lidiar con datos de texto? La respuesta es: ¡NO! Al ingresar a este campo, encontrará que casi todo utiliza bases de datos para almacenar datos, como MySQL, Postgres, CouchDB, MongoDB, Cassandra, etc. Comprender la base de datos y poder utilizarla con habilidad será una habilidad básica.

2. Habilidad 2: Clasificación de datos maestros, visualización y producción de informes.

La clasificación de datos consiste en convertir datos sin procesar en un formato conveniente y práctico. Las herramientas prácticas incluyen DataWrangler y R. La visualización de datos es la creación y el estudio de representaciones visuales de datos. Las herramientas prácticas incluyen ggvis, D3 y vega. La presentación de informes de datos es la preparación del análisis de datos y los resultados en informes. También es un trabajo de seguimiento para los analistas de datos. Esta habilidad es la principal habilidad de ser analista de datos. Puede utilizar un nuevo software que le ayudará a aprender a analizar rápidamente.

3. Habilidad 3: Entender el diseño

Cuando se trata de poder producir resultados de informes, tenemos que hablar del diseño de gráficos. Cuando se utilizan gráficos para expresar las opiniones de los analistas de datos, comprender el diseño afecta directamente la elección de los gráficos, el diseño, la combinación de colores, etc. Sólo dominando los principios del diseño los resultados pueden ser claros de un vistazo. De lo contrario, los gráficos estarán desordenados, el contenido del análisis de datos no estará bien presentado y los resultados del análisis no se comunicarán de manera efectiva.

4. Habilidad 4: Varias habilidades profesionales

Habilidades estadísticas: las estadísticas son la base del análisis de datos. Dominar los conocimientos básicos de estadística es la habilidad básica de los analistas de datos. Las estadísticas se utilizan desde la recopilación y el muestreo de datos hasta la verificación, exploración y predicción en análisis específicos.

Habilidades sociológicas - Desde la perspectiva de la socialización, las personas son sociales y se ven afectadas por la psicología de grupo. Los analistas de datos no tienen habilidades sociológicas básicas y es difícil dar explicaciones razonables a los fenómenos del mercado.

Además, lo mejor es comprender los conocimientos de gestión financiera y la visión psicológica. Esto facilitará el proceso de análisis de datos.

5. Habilidad cinco: Mejorar las capacidades personales.

Con productos que pueden mostrar datos, también es necesario tener capacidades básicas de analista. En primer lugar, debe comprender la lógica detrás del modelo. No puede mirarla simplemente en el modelo, sino que debe mirarla en el contexto de todo el proyecto. Es necesario comprender la información de los datos y formar un sistema general para que los detalles se puedan hacer bien. Además, el cuidado y la paciencia también son fundamentales a la hora de tratar con datos.

Las habilidades que necesitas dominar para comenzar con el análisis de datos son:

1. SQL (base de datos):

¿Cómo obtener datos de la base de datos? ¿Cómo obtener los datos específicos que desea? Estos problemas son su primera consideración y todos estos problemas se resuelven mediante SQL, por lo que SQL es la habilidad más básica para el análisis de datos.

2. Excel

Es más probable que los analistas analicen datos. Al analizar datos, necesitan colocarlos en un archivo, que es Excel.

Dominar fórmulas comunes de Excel, aprender a hacer tablas dinámicas, dibujar qué tipo de gráfico en función de los datos, etc.

3. Conceptos básicos de Python o R:

Un elemento imprescindible y un elemento adicional Es un elemento imprescindible en la dirección de la minería de datos. flexible y práctico que las herramientas.

4. Aprenda una herramienta de visualización

Si desea desarrollarse a un nivel superior, las cosas anteriores solo representan 20 como máximo, y las 80 restantes son capacidad de interpretación empresarial. capacidad y la capacidad de aprender más habilidades nuevas basadas en las necesidades de datos.