¿Pueden los estudiantes de artes liberales ser buenos analistas de datos? ¿Cómo mejorar las habilidades relevantes?

3.spss

Lenguaje 4.R

Las estadísticas son definitivamente la competitividad central de los analistas de datos y la columna vertebral de su árbol de habilidades. Hay que saber que en el pasado, el análisis de datos también se basaba directamente en cálculos manuales. Pero ahora la magnitud de los datos es cada vez mayor y los cálculos manuales ya no pueden resolver el problema. Entonces usted y yo necesitamos algo que nos ayude a usted y a mí a procesar los datos. Por ejemplo, spss es un software terminado desarrollado específicamente para el análisis de datos y ya está muy maduro. Es posible que haya escuchado a otros decir que los analistas de datos necesitan conocer spss y SAS. De hecho, son equivalentes a la relación entre PPT y Keynote. En cuanto a las cosas, sólo sé una cosa. Para aquellos de ustedes que aún no han comenzado, spss es más simple que SAS. Pueden aprender spss en lugar de SAS. Entonces, ¿qué hace SQL? Es un lenguaje de base de datos, es decir, si hay demasiados datos, es necesario crear una pila y clasificarlos en categorías para facilitar la búsqueda. El lenguaje R es un lenguaje de programación especialmente utilizado para estadísticas y gráficos, y también es una poderosa herramienta para el análisis de datos. Sin embargo, de hecho, spss ya tiene muchas funciones, por lo que el lenguaje R no es necesario, solo se puede decir que es una ventaja.

Entonces, siempre que seas bueno en estadística, también puedes usar spss y SQL, y es básicamente lo mismo.

En cuanto a la dificultad de aprendizaje, los cursos extranjeros de estadística parecen tener una idea mucho más clara. No es nada difícil elegir el libro adecuado para SQL. spss es mucho más simple que SAS y es un software sencillo. El lenguaje R es diferente de lo que piensa y también es diferente de los lenguajes de programación comunes. No requiere muchos conocimientos de programación y es muy adecuado para ti como estudiante de artes liberales.

Sin más preámbulos, recomiendo directamente libros introductorios:

1. Estadística: encuentre usted mismo libros de estadística extranjeros, léalos y haga ejercicios.

2.SQL: "headfirstSQL" es muy recomendable, súper simple

3.spss... Esto se puede hacer, busque material educativo en línea

4. Lenguaje R: puede comenzar a aprender con los tutoriales introductorios de R en codeschool. Los libros son "Lenguaje R práctico", "Rforbeginners" y "Manual de habilidades básicas del lenguaje R". .

Pero después de comenzar, si desea aprender más profundamente, aún debe compensar sus deficiencias en matemáticas, como matemáticas avanzadas, matemáticas modernas, matemáticas combinadas (matemáticas por computadora) y estructura de datos ( matemáticas informáticas), etc. Números especialmente separados. Probablemente no sientas la tensión de esto en las primeras etapas. Pero lo sentirás cada vez más más adelante. Por ejemplo, si aprende el paquete xx del lenguaje R, hay un artículo en ese paquete, y luego lee el artículo y descubre que habla sobre gráficos dirigidos, y se preguntará qué diablos es este gráfico dirigido. Entonces lo sabrás si aprendes matemáticas de separación. En resumen, los analistas de datos son una profesión en la intersección de las matemáticas y las computadoras, por lo que también deben involucrarse aspectos informáticos como el análisis de páginas web, etc. Estos no son tan difíciles como crees. Tú y yo nacimos en carreras y solo estudiamos una materia durante un semestre.

Por último, debes tener confianza en ti mismo, y si tienes una idea, ve y ponla en práctica. Esto es totalmente aproximado. Lea más libros, responda más preguntas y comience a resolver problemas prácticos cuando alcance una cierta cantidad de puntos. Uno de mis compañeros de artes liberales hizo un ejercicio semestral y al final del semestre, él y yo obtuvimos la puntuación más alta de 99 en nuestra clase. Las estadísticas son claras estos días.

Pero creo que lo que deberías considerar más es tu plan de carrera. ¿Vas a aprender a analizar datos para encontrar trabajo ahora o lo usarás como trampolín para el futuro? Si trabaja en una empresa pequeña, los requisitos técnicos para los analistas de datos no son altos y probablemente pueda conseguir el trabajo en unos meses. Pero, en consecuencia, el salario no es alto. Puede que no seas feliz. Si acudes a una empresa, los requisitos técnicos son altos y llevará cierto tiempo.

En resumen, cree en ti mismo, las artes y las ciencias liberales son solo una distinción hecha por una persona y no existe una diferencia obvia en la estructura cerebral de todos. Vamos (^_^)