¿Cuáles son los requisitos para un analista de datos?

Ⅰ Para aprender análisis de datos, ¿cuáles son las condiciones para postularse al examen de analista de datos?

También debes prestar atención antes del examen: practica simulaciones y imagina lo que puede decir el profesor. Para las preguntas, intenta responderlas tú mismo a partir de las preguntas de vocabulario clave o de las preguntas de autoevaluación. Creo que con la práctica continua puedes saber qué partes necesitas fortalecer.

Ⅱ ¿Cuáles son los requisitos de solicitud para analistas de datos de proyectos?

El organizador del proyecto de capacitación técnica profesional para analistas de datos de proyectos de la autoridad de certificación de talentos es el Comité Profesional de Análisis de Datos de China. Federación de Comercio y Centro de Educación y Exámenes del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información. Existen organismos responsables que establecen sistemas de certificación profesional en varios municipios directamente dependientes del Gobierno Central y llevan a cabo actividades de capacitación, educación continua y otras tareas.

Ⅲ Cómo realizar el examen de analista de big data

Los requisitos de solicitud para analistas de big data son los siguientes:

1. Analista de datos junior:

(1) Personal con título universitario o superior, o aquellos que se dedican a trabajos estadísticos

(2) Aprobó el examen escrito primario, examen por computadora; e informe de evaluación, y todos han superado los resultados.

2. Analista de datos intermedio:

(1) Tener una licenciatura o superior, o un certificado de analista de datos junior, o haber estado involucrado en trabajos relacionados durante más de un año;

(2) Aprobar el examen escrito intermedio y el examen por computadora con todas las calificaciones aprobatorias.

(3) Aprobar la evaluación intermedia de capacidad de aplicación práctica.

3. Analista de datos senior:

(1) Título de posgrado o superior, o haber trabajado en trabajos relacionados durante más de cinco años

(2; ) Obtuvo el certificado de profesor de análisis de datos intermedio.

(3) Después de aprobar el examen escrito avanzado y la evaluación del informe, obtenga el Certificado de Analista de datos senior asociado.

(4) Después de obtener el Certificado avanzado de asociado, los candidatos deben trabajar en el; campo profesional durante cinco años, y redactó un documento de análisis de datos profesional, aprobó la defensa y obtuvo el certificado de analista de datos senior.

(3) Lectura ampliada sobre los requisitos de los analistas de datos

Requisitos de habilidades

1. Comprender los negocios

El requisito previo para participar en el análisis de datos El trabajo es Necesita comprender los negocios, es decir, estar familiarizado con el conocimiento de la industria, los negocios y los procesos de la empresa, y es mejor tener sus propios conocimientos únicos, si está divorciado del conocimiento de la industria y los antecedentes comerciales de la empresa, el resultado del análisis. Sólo será una cometa sin cuerdas, que no servirá de mucho.

2. Comprender la gestión

Por un lado, es el requisito de crear un marco de análisis de datos. Por ejemplo, para determinar las ideas de análisis, es necesario utilizar marketing y gestión. y otros conocimientos teóricos como orientación. Si no está familiarizado con la teoría de la gestión, es difícil construir un marco de análisis de datos y realizar análisis de datos posteriores. Por otro lado, la función es proporcionar sugerencias de análisis instructivas basadas en las conclusiones del análisis de datos.

Ⅳ Requisitos de solicitud de analista de datos de 2016

Requisitos de solicitud de analista de datos de 2016 (se debe cumplir una de las siguientes condiciones):

1. Título universitario o superior, en Más de medio año de práctica continua y experiencia de pasantías en industrias relevantes (se requiere original y fotocopia de los certificados académicos y certificación de unidad original).

2. Personas con título de secundaria técnica, graduados en carreras afines (comercio electrónico, informática y sus aplicaciones, ingeniería en comunicaciones, ingeniería en información electrónica, etc.), y que se hayan desempeñado en industrias relevantes para Más de un año de práctica continua y experiencia en prácticas. Para especialidades distintas a las anteriores, debe tener práctica continua en industrias relevantes durante más de 3 años (se proporciona original, copia y certificado unitario del certificado académico).

3. Estudiantes escolares (incluidos los exámenes de autoestudio) en especialidades relacionadas a nivel universitario o superior (igual que el anterior). Los estudiantes que soliciten el examen deben haber estudiado especialidades relevantes durante más de 2 años; Los estudiantes que soliciten el examen deben someterse a más de 80 horas de formación sistemática según el plan de estudios (certificado o certificado de finalización de la escuela de formación).

4. Cualquier persona que posea los certificados vocacionales y técnicos pertinentes (proporcione el original y la copia del certificado) puede postularse.

Conocimientos relacionados con el examen de analista de datos:

Disposiciones del examen:

Los analistas de datos son proporcionados por el Centro de Educación y Exámenes del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información. y el Comité Profesional de Análisis de Datos de la Cámara de Comercio de China organiza evaluaciones de manera uniforme. A partir de agosto de 2014, hay tres exámenes: "Conceptos básicos de análisis de datos", "Gestión cuantitativa" e "Inversión cuantitativa". Cada tema vale 100 puntos. Se requiere una puntuación aprobatoria de 60 puntos.

Tiempo de exámenes:

Se realizan 4 exámenes al año. Preste atención al aviso de examen del sitio web oficial de CPDA Data Analyst para el momento específico, que es aproximadamente en marzo, junio, septiembre y mediados de diciembre de cada año.

Certificado emitido:

Después de aprobar la evaluación, los estudiantes recibirán: "Certificado Técnico Vocacional de Analista de Datos de Proyectos" emitido por el Centro de Educación y Exámenes del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información y datos de la Federación de Comercio de China Se puede encontrar el "Certificado de analista de datos" emitido por el Comité Profesional de Análisis. Vea la imagen a continuación

Espero que le ayude

Ⅳ ¿Cuáles son los requisitos para convertirse en un excelente analista de datos?

1. A sus superiores: comprendan las necesidades de datos . Lo fundamental es descubrir qué están satisfechos o insatisfechos los líderes con el trabajo de datos. Utilice una libreta pequeña para anotar cuántas tareas se han asignado y qué tan urgentes son. Informe semanalmente cuánto se ha logrado. Hacerlo lentamente no significa hacerlo en silencio. Cuanto más lentos sean los resultados, más progreso se debe informar por etapas y diariamente. De lo contrario, si los líderes no pueden ver el progreso, pensarán que no habrá mejora incluso si se contrata a una nueva persona y se sentirán resentidos. Aquí es donde comienzan la mayoría de las tragedias.

2. Subir de nivel los departamentos comerciales: comprender el trasfondo empresarial. Naturalmente, debe familiarizarse gradualmente con el proceso comercial y comprender gradualmente qué acciones comerciales importantes han ocurrido en el pasado. Estos están estrechamente relacionados con la construcción de ideas analíticas y la respuesta a preguntas. Observe en secreto las actitudes de los diferentes departamentos hacia los datos y podrá orientarse a la cooperación de seguimiento.

3. Subir de nivel el departamento técnico: Entender el proceso de datos. Recolección de datos-limpieza-almacenamiento-desarrollo de BI-mantenimiento, quién lo hace y cuál es la situación en cada enlace. Para entender todo claramente. A partir de ahora, trabajaremos juntos a menudo, por lo que, naturalmente, será necesario mantener la relación.

4. A los subordinados (si los hay): no se apresure a mostrar su autoridad primero, primero comprenda los tipos y usos de los requisitos de datos existentes (informes/temas/BI) y qué confusiones tienen los subordinados. en el trabajo diario. Sólo quien ha comido pan conoce mejor el sabor del pan. No se deje engañar por el gran pastel pintado por el jefe. Escuche más la situación real a nivel de base para poder comprender mejor la situación.

Lo anterior~~ suena tímido, pero es una forma relativamente segura de afianzarse. También hay algunos tipos que son muy astutos. Vienen con la idea de "¡Traeré un perro alfa para todos!", Con la esperanza de crear un algoritmo súper asombroso y destruir el mundo tan pronto como ingresen a la empresa. Oh no, cambia el mundo. Este enfoque extremadamente radical a menudo puede generar problemas. Primero ocúpese de las relaciones interpersonales, comprenda la situación y luego tome una decisión específica.

Ⅵ Qué habilidades se necesitan para convertirse en analista de datos

A continuación, hablaremos de qué y cómo aprender de cada parte.

Adquisición de datos: datos públicos, rastreador de Python

Si solo toca los datos en la base de datos empresarial y no necesita obtener datos externos, esta parte se puede ignorar.

Existen dos formas principales de obtener datos externos:

El primero es obtener conjuntos de datos públicos externos. Algunas instituciones de investigación científica, empresas y gobiernos abrirán algunos datos. Debe ir a un sitio web específico para descargar estos datos. Estos conjuntos de datos suelen ser relativamente completos y de calidad relativamente alta.

Otra forma de obtener tarifas de datos externos es a través de rastreadores.

Por ejemplo, puede utilizar un rastreador para obtener la información de contratación para un determinado puesto en el sitio web de contratación, rastrear la información de alquiler de una determinada ciudad en el sitio web de alquiler, rastrear la lista de películas con las mejores calificaciones calificaciones en Douban y obtenga la clasificación similar a Zhihu, lista de clasificación de reseñas de música de NetEase Cloud. Con base en los datos extraídos de Internet, se puede analizar una determinada industria y un determinado grupo de personas.

Antes de rastrear, es necesario tener algunos conocimientos básicos de Python: elementos (listas, diccionarios, tuplas, etc.), variables, bucles, funciones (el tutorial para principiantes vinculado es muy bueno)...y cómo utilizar bibliotecas maduras de Python (urllib, BeautifulSoup, request, scrapy) para implementar rastreadores web. Si es principiante, se recomienda comenzar con urllib y BeautifulSoup. (PD: el análisis de datos posterior también requiere conocimientos de Python. Los problemas que surjan en el futuro también se pueden ver en este tutorial)

No debería haber demasiados tutoriales sobre rastreadores en Internet para comenzar con los rastreadores. Recomiendo el rastreo web de Douban. Por un lado, la estructura de la página web es relativamente simple y, por otro lado, Douban es relativamente amigable para los rastreadores.

Después de dominar los rastreadores básicos, aún necesita algunas habilidades avanzadas, como expresiones regulares, simulación de inicios de sesión de usuarios, uso de servidores proxy, configuración de la frecuencia de rastreo, uso de información de cookies, etc., para lidiar con los anti-rastreadores en diferentes sitios web.

Además, los datos de sitios web de comercio electrónico, sitios web de preguntas y respuestas, sitios web de reseñas, sitios web de transacciones de segunda mano, sitios web de citas y sitios web de contratación de uso común son buenas formas de practicar. Estos sitios web pueden obtener datos muy analíticos. Lo más importante es que hay muchos códigos maduros a los que puede hacer referencia.

Acceso a datos: lenguaje SQL

Quizás tengas dudas de por qué no se menciona Excel. Cuando se trata de datos dentro de 10,000, Excel no tiene problemas con el análisis general. Una vez que la cantidad de datos es grande, no podrá manejarlos y la base de datos puede resolver este problema muy bien. Y la mayoría de las empresas almacenan datos en forma de SQL. Si usted es analista, también necesita comprender el funcionamiento de SQL y poder consultar y extraer datos.

Como herramienta de base de datos más clásica, SQL ofrece la posibilidad de almacenar y gestionar datos masivos y mejora enormemente la eficiencia de la extracción de datos. Debe dominar las siguientes habilidades:

Extraer datos en circunstancias específicas: los datos de la base de datos empresarial deben ser grandes y complejos, y debe extraer la parte que necesita. Por ejemplo, puedes extraer todos los datos de ventas en 2018 según tus necesidades, extraer los datos de los 50 productos más vendidos este año, extraer los datos de consumo de los usuarios en Shanghai y Guangdong... SQL puede ayudarte a completar estas tareas a través comandos simples.

Adición, eliminación, búsqueda y modificación de bases de datos: Estas son las operaciones más básicas de la base de datos, pero se pueden lograr con comandos simples, por lo que solo necesita recordar los comandos.

Agrupación y agregación de datos, cómo establecer conexiones entre múltiples tablas: esta parte es una operación avanzada de SQL, la asociación entre múltiples tablas, cuando se trata de conjuntos de datos multidimensionales y múltiples. Esto es muy útil. a veces, y también le permite manejar datos más complejos.

Preprocesamiento de datos: Python (pandas)

Muchas veces los datos que obtenemos no están limpios, con datos duplicados, faltantes, atípicos, etc. En este momento, necesitamos realizar Solo Al limpiar los datos y procesar los datos que afectan el análisis, podemos obtener resultados de análisis más precisos.

Por ejemplo, en el caso de los datos de calidad del aire, hay muchos días de datos que no se monitorean debido a problemas con el equipo, algunos datos se registran repetidamente y algunos datos no son válidos para el monitoreo debido a fallas del equipo. Por ejemplo, en los datos de comportamiento del usuario, hay muchas operaciones no válidas que no tienen sentido para el análisis y deben eliminarse.

Luego, debemos utilizar los métodos correspondientes para solucionarlos, como los datos incompletos, ¿deberíamos eliminarlos directamente o utilizar valores cercanos para completarlos? .

Para el preprocesamiento de datos, si aprende a usar pandas, no tendrá problemas para lidiar con la limpieza general de datos.

Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:

Selección: acceso a datos (etiquetas, valores específicos, índices booleanos, etc.)

Procesamiento de valores faltantes: eliminar o completar los faltantes filas de datos

Procesamiento de valores duplicados: determinación y eliminación de valores duplicados

Procesamiento de valores en blanco y atípicos: eliminación de espacios en blanco innecesarios y datos extremos y anormales

Operaciones relacionadas: Descriptivo estadísticas, Aplicar, histograma, etc.

Fusionar: operaciones de fusión que se ajustan a varias relaciones lógicas

Agrupación: división de datos, ejecución de funciones separadas, reorganización de datos

Remodelación: genere rápidamente tablas dinámicas

Conocimiento de teoría de probabilidad y estadística

¿Cuál es la distribución general de los datos? ¿Qué son una población y una muestra? ¿Cómo aplicar estadísticas básicas como mediana, moda, media y varianza? Si existe una dimensión temporal, ¿cómo cambia con el tiempo? ¿Cómo hacer pruebas de hipótesis en diferentes escenarios? La mayoría de los métodos de análisis de datos se derivan de los conceptos de estadística, por lo que el conocimiento de la estadística también es esencial. Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:

Estadísticas básicas: media, mediana, moda, percentil, valor extremo, etc.

Otras estadísticas descriptivas: asimetría, varianza, desviación estándar, significancia, etc.

Otros conocimientos estadísticos: población y muestra, parámetros y estadísticas, ErrorBar

Distribución de probabilidad y prueba de hipótesis: varias distribuciones, proceso de prueba de hipótesis

Otros conocimientos de teoría de la probabilidad: probabilidad condicional, Bayes, etc.

Con conocimientos básicos de estadística, puede utilizar estas estadísticas para realizar análisis básicos. Al describir los indicadores de datos de forma visual, se pueden sacar muchas conclusiones, como cuáles están entre los 100 primeros, cuál es el nivel promedio y cuáles son las tendencias en los últimos años...

Puede utilizar el paquete de Python Seaborn (paquete de Python) para realizar estos análisis visuales, dibujará fácilmente varios gráficos visuales y obtendrá resultados instructivos. Después de comprender la prueba de hipótesis, podrá juzgar si existe una diferencia entre el indicador de muestra y el indicador general hipotético y verificar si el resultado está dentro de un rango aceptable.

análisis de datos de Python

Si tiene algunos conocimientos, sabrá que en realidad hay muchos libros de análisis de datos de Python en el mercado, pero cada uno es muy denso y la resistencia al aprendizaje es muy alto. Pero, de hecho, la información más útil es sólo una pequeña parte de estos libros. Por ejemplo, al usar Python para implementar pruebas de hipótesis para diferentes casos, puede verificar muy bien los datos.

Por ejemplo, si domina el método de análisis de regresión, mediante regresión lineal y regresión logística, podrá realizar análisis de regresión en la mayoría de los datos y sacar conclusiones relativamente precisas. Por ejemplo, los concursos de formación de DataCastle "Predicción del precio de la vivienda" y "Predicción del empleo" se pueden implementar mediante análisis de regresión. Los puntos de conocimiento que deben dominarse en esta parte son los siguientes:

Análisis de regresión: regresión lineal, regresión logística

Algoritmos de clasificación básicos: árbol de decisión, bosque aleatorio...

Algoritmo de agrupamiento básico: k-means...

Conceptos básicos de ingeniería de funciones: cómo utilizar la selección de funciones para optimizar el modelo

Método de ajuste de parámetros: cómo ajustar parámetros para optimizar el modelo

Paquetes de análisis de datos de Python: scipy, numpy, scikit-learn, etc.

En esta etapa del análisis de datos, concéntrese en comprender el método de análisis de regresión Most. Los problemas se pueden resolver mediante análisis estadístico descriptivo y con el análisis de regresión, definitivamente se puede obtener una buena conclusión del análisis.

Por supuesto, a medida que aumenta su práctica, puede encontrar algunos problemas complejos y es posible que necesite comprender algunos algoritmos más avanzados: clasificación, agrupación, y luego sabrá cómo lidiar con diferentes problemas. ¿El modelo de algoritmo es más adecuado para diferentes tipos de problemas? Para la optimización del modelo, es necesario aprender a mejorar la precisión de la predicción mediante la extracción de características y el ajuste de parámetros. Esto es un poco como la minería de datos y el aprendizaje automático. De hecho, un buen analista de datos debe considerarse un ingeniero junior de minería de datos.

Práctica del sistema

En este momento, ya tienes la capacidad básica de análisis de datos. Pero aún es necesario implementarlo en función de diferentes casos y diferentes escenarios comerciales. Si puede completar las tareas de análisis de forma independiente, habrá derrotado a la mayoría de los analistas de datos del mercado.

¿Cómo llevar a cabo el combate real?

Para los conjuntos de datos públicos mencionados anteriormente, puede encontrar algunos datos en la dirección que le interesa e intentar analizarlos desde diferentes ángulos para ver qué conclusiones valiosas puede obtener.

Otra perspectiva es que puede encontrar algunos problemas que pueden usarse para el análisis en su vida y trabajo. Por ejemplo, hay muchos problemas que pueden explorarse en las direcciones del comercio electrónico, el reclutamiento y las redes sociales. networking y otras plataformas mencionadas anteriormente.

Al principio, es posible que no haya considerado el tema de manera muy exhaustiva, pero a medida que acumule experiencia, encontrará gradualmente la dirección del análisis. ¿Cuáles son las dimensiones generales del análisis, como la lista superior y el nivel promedio? , distribución regional, distribución por edades, análisis de correlación, predicción de tendencias futuras, etc. A medida que aumente su experiencia, tendrá algunos sentimientos sobre los datos. Esto es lo que normalmente llamamos pensamiento de datos.

También puede consultar los informes de análisis de la industria para ver cómo los excelentes analistas ven los problemas y analizan las dimensiones de los mismos. De hecho, esto no es algo difícil.

Después de dominar los métodos de análisis básicos, también puede probar algunas competencias de análisis de datos, como las tres competencias especialmente personalizadas por DataCastle para analistas de datos. Envíe sus respuestas para obtener puntuaciones y clasificaciones:

Competencia de capacitación en predicción de rotación de empleados

Competencia de capacitación en predicción de precios de vivienda en el condado de King en los Estados Unidos

Competencia de capacitación en análisis de concentración de PM2.5 en Beijing

Plantar un árbol El mejor momento fue hace diez años, el segundo mejor momento es ahora. ¡Continúe ahora, busque un conjunto de datos y comience! !

Ⅶ ¿Cuáles son los requisitos de ingreso para un analista de datos?

Requisitos laborales:

1. Título universitario o superior y más de medio año de trabajo estadístico. experiencia;

p>

2. Ser competente en el uso de software de oficina, dominar y utilizar funciones de tablas de Excel y tener sólidas capacidades de análisis y estadísticas de datos;

3. Ser serio y proactivo en el trabajo y tener un fuerte sentido de responsabilidad laboral. Tener un fuerte sentido de identidad colectiva y espíritu de trabajo en equipo con profesionalismo.

Ⅷ ¿Qué hace un analista de datos y cuáles son los requisitos de su aplicación?

Los analistas de datos están aquí para adaptarse a los requisitos de la era de las fuentes de big data y fortalecer la formalización y profesionalización. y profesionalización de datos La construcción del equipo de talentos de analistas mejora aún más la calidad profesional y el nivel de capacidad de los analistas de datos de mi país. Ha sido promulgado e implementado por los ministerios y comisiones nacionales pertinentes. Su objetivo es expresar principios económicos con modelos matemáticos mediante el dominio de un. Gran cantidad de datos de la industria y herramientas de cálculo científico. Analizar científica y razonablemente los retornos y riesgos futuros de los proyectos de inversión y operación para proporcionar una base para tomar decisiones científicas y razonables.

No existen restricciones en los requisitos de solicitud.

Ⅸ ¿Qué hace principalmente un analista de datos?

¿Se especializa en recopilar, organizar y analizar datos de la industria y realizar investigaciones, evaluaciones y predicciones de la industria basadas en los datos?

La propia Internet tiene características digitales e interactivas, que han supuesto avances revolucionarios en la recopilación, organización e investigación de datos. En el pasado, los analistas de datos en el "mundo atómico" tenían que gastar mayores costos (fondos, recursos y tiempo) para obtener datos que respaldaran la investigación y el análisis. La riqueza, exhaustividad, continuidad y puntualidad de los datos eran mucho peores que en Internet. era.

En comparación con los analistas de datos tradicionales, lo que enfrentan los analistas de datos en la era de Internet no es una falta de datos, sino un excedente de datos. Por lo tanto, los analistas de datos en la era de Internet deben aprender a utilizar medios técnicos para realizar un procesamiento de datos eficiente. Más importante aún, los analistas de datos en la era de Internet deben continuar innovando y logrando avances en las metodologías de investigación de datos.

En términos de industria, el valor de los analistas de datos es similar. En lo que respecta a la industria editorial de noticias, sin importar la época, si los operadores de medios pueden comprender de manera precisa, detallada y oportuna la situación de la audiencia y las tendencias cambiantes es la clave del éxito o el fracaso de los medios.

(9) Lectura ampliada sobre los requisitos del analista de datos.

La definición de la profesión de científico de datos es un poco amplia.

También llamado científico de datos, el trabajo realizado por diferentes empresas en diferentes industrias puede ser muy diferente.

Algunos se centran en el modelado y el aprendizaje automático, y otros en el análisis de datos. Algunos se llaman científicos de datos y hacen muchas cosas similares a los ingenieros de software (SWE). Algunos prefieren los productos y tienen estilos cortos, planos y rápidos. Algunos estudios son a más largo plazo y analizan los efectos durante uno o dos años o incluso más.

El objetivo final del análisis de datos es la capacidad de guiar la mejora del producto a través del análisis de datos. En última instancia, las habilidades en cualquier aspecto deben cumplir este propósito.

Ⅹ ¿Cuáles son los requisitos de solicitud para analista de datos de proyectos?

Al menos un título universitario Un título universitario requiere 2 años de experiencia en trabajos relacionados con el análisis de datos

. Licenciatura o superior, puede registrarse directamente

Los analistas de datos del proyecto están integrados con exámenes y capacitación. Debe participar en la capacitación antes de realizar el examen.

Ahora, los analistas de datos del proyecto han sido. analistas de datos renombrados