¿Cómo convertirse rápidamente en analista de datos?

¿Cómo convertirse rápidamente en analista de datos? No se recomienda actuar demasiado apresuradamente. La llamada rapidez es solo para comenzar. Si realmente desea convertirse en un analista de datos, es posible que deba practicar en el trabajo real. Aquí hay algunas sugerencias.

Las habilidades requeridas por los analistas de datos son aproximadamente las siguientes: Excel, SQL, estadística, SPSS, Python/R, etc.

Se recomienda comenzar con Excel porque Excel es la herramienta de análisis de datos más utilizada y poderosa, y dado que la mayoría de las personas han estado expuestas a Excel, es fácil comenzar.

Excel

Excel se divide en cuatro partes: fórmulas, sugerencias, tablas dinámicas y gráficos.

Primero comienza con fórmulas de Excel y experimenta el poder y la magia de Excel a través de fórmulas. Las fórmulas de uso común en Excel se dividen en cinco categorías.

A continuación, debe aprender algunas técnicas y teclas de método abreviado de uso común, que pueden mejorar la eficiencia del aprendizaje y ser muy beneficiosas para el trabajo futuro.

Las tablas dinámicas de Excel nos permiten clasificar y resumir datos fácilmente sin escribir ninguna fórmula.

Como dice el refrán, una imagen vale más que mil palabras, y mostrar datos a través de gráficos será más vívido y eficiente.

Para tutoriales de Excel, puede ver mi columna: Análisis de datos de Excel 108 Conferencias

MySQL

Los analistas de datos procesan datos y los datos se almacenan en la base de datos. , es necesario tener un poco de conocimiento de SQL. La base de datos más utilizada es la base de datos MySQL. Como analista de datos, debe dominar el conocimiento de SQL.

Estadística

La estadística es la base teórica de los analistas de datos. Sólo con una base teórica sólida podemos avanzar más en el camino del análisis de datos.

SPSS

SPSS es una herramienta de análisis de datos muy utilizada y proporciona una interfaz gráfica muy amigable. Por supuesto, el aprendizaje de SPSS debe basarse en estadísticas.

Nota: La segunda mitad es casi equivalente a estadística, porque SPSS es una herramienta para implementar la teoría estadística.

En la era actual, los niños están aprendiendo programación. Como analista de datos, es necesario saber un poco de programación, porque se necesitan algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de minería de datos. Hay dos lenguajes de programación convencionales en el campo del análisis de datos: Python y R: comencemos con Python.

Python

Para Python, necesita saber lo siguiente: Para Python, necesita saber: conceptos básicos de Python, Numpy, pandas, matplotlib y aprendizaje automático de Python.

1. Conocimientos básicos de Python

2. Tres cosas principales en Python: Numpy, pandas y matplotlib

3. p> Lenguaje R

Para el lenguaje R, debe dominar estos conocimientos: conceptos básicos del lenguaje R, visualización de datos R, paquete de preprocesamiento de datos, análisis estadístico R, aprendizaje automático R, etc.

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