Formación de analistas de datos, ¿quién es apto para aprender a analizar datos?
El auge de la industria del análisis de datos y los paquetes salariales relativamente altos han hecho que muchos estudiantes universitarios o personas que han encontrado cuellos de botella en sus carreras comiencen a prepararse para aprender análisis de datos y entrar en las filas del análisis de datos. Pero hay una pregunta muy confusa: la carrera que elijas o estudies parece no tener nada que ver con el análisis de datos. ¿Será difícil elegir el camino del analista de datos en este momento? Me preocupa que mi especialización no pueda seguir el ritmo del progreso del aprendizaje del análisis de datos y también me preocupa si mi capacidad cumple con los requisitos de las habilidades de análisis de datos.
En realidad, en serio. Aunque la industria del análisis de datos tiene una cadena natural de desdén profesional (existen diferencias reales en las habilidades de pensamiento lógico, la aceptación de lenguajes de programación y las estadísticas matemáticas básicas en las artes liberales y las ciencias), esta también es una razón importante por la que el Partido A confía en aquellos con antecedentes en ciencias e ingeniería, porque son sociales (para carreras de ciencias o artes, pocas escuelas seguirán estrictamente la lógica matemática para formular los planes de capacitación curricular de los estudiantes), pero esto no significa que los estudiantes de artes liberales no tengan ninguna oportunidad, porque antes de la universidad, Nunca hemos estado expuestos formalmente a la programación o la estadística. Una licenciatura se trata más de mejorar el pensamiento que de una excelente capacidad de investigación profesional. Por lo tanto, para los amigos que se especializan en artes liberales, los intereses y las decisiones también son factores importantes. No puede negarse basándose únicamente en antecedentes profesionales objetivos.
Por supuesto, aquellos que estudian especialidades en ciencias e ingeniería, como matemáticas y matemáticas aplicadas, estadística, informática y tecnología, tienen ventajas objetivas sobre los estudiantes de artes liberales, pero la capacidad es mayor que la especialidad, y el interés determinará Tu éxito. ¿Hasta dónde? Después de todo, el análisis de datos no es como la programación, que requiere que usted escriba código todos los días y aprenda muchos lenguajes de programación. El análisis de datos presta más atención a sus operaciones prácticas y capacidades comerciales. El aprendizaje de software actual es muy simple y conveniente. Lo que realmente necesitamos mejorar es nuestra capacidad de pensamiento lógico, perspicacia y buenas habilidades de comunicación y presentación. Todos estos están relacionados con sus propios esfuerzos, no son algo que pueda obtener simplemente confiando en una formación en ciencias e ingeniería. Por el contrario, estas habilidades son más propensas a los estudiantes de artes liberales. Después de todo, la curiosidad y la creatividad también son indispensables para una persona.