¿Cómo aprenden los analistas de datos?
Conocimientos matemáticos
Para los analistas de datos junior, deben comprender el contenido básico de las estadísticas y los cálculos de fórmulas. , modelos estadísticos, etc. Cuando obtiene un conjunto de datos, primero necesita conocer la calidad del conjunto de datos y realizar estadísticas descriptivas.
Los analistas de datos senior deben tener la capacidad de producir modelos estadísticos y tener cierta comprensión del álgebra lineal.
Herramientas de diagnóstico
Para las herramientas de análisis, SQL es imprescindible y debe estar familiarizado con el uso de tablas dinámicas y fórmulas de Excel. Además, aprenderá una herramienta de análisis estadístico. SAS es una buena introducción, VBA es una necesidad básica y debe dominar el uso de al menos uno de SPSS/SAS/R. Se pueden utilizar otras herramientas de análisis (como Matlab) según la situación.
Lenguajes de programación
Los dos lenguajes más populares para el análisis de datos son R y Python. Cuando se trata de diversas funciones y herramientas estadísticas, R sin duda tiene ventajas. Sin embargo, las capacidades de procesamiento de big data son insuficientes y la curva de aprendizaje es pronunciada. Python tiene una gran aplicabilidad y puede programar el proceso de análisis. Entonces, si quieres desarrollarte en esta área, es necesario aprender Python.
Por supuesto, también es necesario dominar otros lenguajes de programación. Para tener la capacidad de utilizar datos de forma independiente para su propio uso, SQL es el más básico. Debe poder consultar datos utilizando SQL y escribir programas para analizar rápidamente los datos. Por supuesto, no es necesario que las habilidades de programación alcancen el nivel de un ingeniero de software. Si desea analizar el problema más profundamente, también puede utilizar: técnicas de análisis exploratorio, optimización, simulación, aprendizaje automático, minería de datos, modelado, etc.
Comprensión empresarial
Comprender el negocio es la base del trabajo de los analistas de datos. El plan de adquisición de datos, la selección de indicadores y los conocimientos sobre la conclusión final dependen de la comprensión del negocio en sí por parte del analista de datos.
Para los analistas de datos junior, el trabajo principal es extraer datos, hacer algunos gráficos simples y una pequeña cantidad de conocimientos y conclusiones, para tener una comprensión básica del negocio. Los analistas de datos senior deben tener una comprensión más profunda del negocio y poder extraer opiniones efectivas basadas en los datos, lo que será útil para el negocio real. Para los ingenieros de minería de datos, es suficiente tener una comprensión básica del negocio, y aún es necesario centrarse en ejercer sus capacidades técnicas.
Pensamiento lógico
Para los analistas de datos junior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en el propósito de cada paso en el proceso de análisis de datos, saber qué medios usar y qué se necesita. hacer.Qué objetivo se logra. Para los analistas de datos senior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en la construcción de un marco de análisis completo y eficaz, la comprensión de la relación entre los objetos de análisis y el conocimiento de las causas y consecuencias de los cambios en cada indicador y el impacto que tendrá en el negocio. Para los ingenieros de minería de datos, el pensamiento de Luo Ji no solo se refleja en el trabajo de análisis relacionado con el negocio, sino que también incluye lógica algorítmica, lógica de programa, etc. , por lo que los requisitos para el pensamiento lógico también son los más altos.
Visualización de datos
La visualización de datos utiliza principalmente medios gráficos para transmitir y comunicar información de forma clara y eficaz. Suena de muy alto nivel, pero en realidad cubre un amplio rango. Poner gráficos de datos en PPT también puede considerarse visualización de datos.
Para los analistas de datos junior, Excel y PPT se pueden utilizar para crear gráficos e informes básicos, que pueden mostrar datos claramente y lograr objetivos. Para un analista de datos un poco más avanzado, es necesario utilizar herramientas de análisis de datos más efectivas para crear contenido de visualización de datos simple o complejo basado en las necesidades reales, pero también adecuado para que lo vea la audiencia.
Coordinación y comunicación
Los analistas de datos no solo necesitan tener la capacidad de descifrar datos, sino que también a menudo se les pide que hagan recomendaciones a los gerentes de proyectos y jefes de departamento sobre algunos puntos de datos. Por lo tanto, es necesario tener fuertes habilidades de comunicación.
Los analistas de datos senior deben comenzar a tomar proyectos de forma independiente o cooperar con productos, por lo que, además de habilidades de comunicación, también necesitan algunas habilidades de coordinación de proyectos.