¿Qué necesita aprender sobre el análisis de datos?
1. Conocimiento matemático
El conocimiento matemático es el conocimiento básico de los analistas de datos. Para los analistas de datos junior, es suficiente comprender algunos contenidos básicos relacionados con las estadísticas descriptivas y tener ciertas capacidades de cálculo de fórmulas. Comprender los algoritmos de modelos estadísticos de uso común es la guinda del pastel.
Para los analistas de datos senior, es necesario tener conocimientos relacionados con el modelado estadístico, y también es mejor tener una cierta comprensión del álgebra lineal (principalmente conocimientos relacionados con los cálculos matriciales).
Para los ingenieros de minería de datos, además de las estadísticas, el uso competente de varios algoritmos es también el requisito más alto para las matemáticas.
Por lo tanto, el análisis de datos no requiere necesariamente que personas que sean muy buenas en matemáticas lo aprendan. Simplemente depende de la dirección que desee desarrollar. ¿Existe algún camino secundario hacia el análisis de datos? El análisis de datos también tiene un lado artístico. La faceta literaria, especialmente en el caso de las niñas, puede desarrollarse en la dirección de la redacción de documentos.
2. Herramientas de análisis
Para los analistas de datos junior, es necesario poder jugar con Excel. Deben dominar el uso de tablas dinámicas y fórmulas, y VBA es una ventaja. . Además, también debes aprender una herramienta de análisis estadístico, y es mejor empezar con SPSS.
Para los analistas de datos senior, el uso de herramientas de análisis es una competencia básica. SPSS/SAS/R debe dominar al menos una de ellas. Matlab) Sujeto a disponibilidad.
¿Para ingenieros de minería de datos? Bueno, puedes usar Excel, pero tienes que escribir código para hacer el trabajo principal.
3. Lenguaje de programación
Para los analistas de datos junior, pueden escribir consultas SQL y, si es necesario, escribir consultas Hadoop y Hive, lo cual básicamente no es un problema.
Para los analistas de datos senior, además de SQL, también es necesario aprender Python, que se puede utilizar para obtener y procesar datos con el doble de resultado con la mitad de esfuerzo. Por supuesto, también se pueden utilizar otros lenguajes de programación.
Para los ingenieros de minería de datos, ¿deben estar familiarizados con Hadoop, al menos uno de Python/Java/C++, y deben poder usar Shell? En resumen, el lenguaje de programación es sin duda la capacidad central de los ingenieros de minería de datos.
4. Comprensión empresarial
No es exagerado decir que la comprensión empresarial es la base de todo el trabajo de los analistas de datos: el plan de recopilación de datos, la selección de indicadores e incluso el. La conclusión final del conocimiento depende de la comprensión del negocio en sí por parte de un analista de datos.
Para los analistas de datos junior, el trabajo principal es extraer datos y hacer algunos gráficos simples, así como una pequeña cantidad de conocimientos y conclusiones, y tener una comprensión básica del negocio.
Los analistas de datos senior deben tener una comprensión más profunda del negocio y poder extraer información eficaz basada en datos para ayudar al negocio real.
Para los ingenieros de minería de datos, una comprensión básica del negocio es suficiente; el enfoque sigue estando en aprovechar sus habilidades técnicas.
La capacidad empresarial es un requisito previo para un excelente analista de datos. Si ha estado muy familiarizado con una determinada industria antes, entonces aprender a analizar datos es un enfoque muy correcto. Los recién graduados sin experiencia en la industria también pueden capacitarse lentamente y sin preocupaciones.
5. Capacidad de pensamiento lógico
Esta capacidad rara vez se menciona en mis artículos anteriores, así que esta vez hablaré de ella por separado.
Para los analistas de datos junior, el pensamiento lógico se refleja principalmente en el propósito de cada paso del proceso de análisis de datos, sabiendo qué medios deben utilizar y qué objetivos deben alcanzar.
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 correlación entre los objetos de análisis y el conocimiento de las causas y consecuencias de cada cambio de indicador y el impacto que tendrá en el negocio.
Para los ingenieros de minería de datos, el pensamiento lógico 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.
6. Visualización de datos
La visualización de datos tiene requisitos muy altos. De hecho, cubre una amplia gama. Hacer un PPT y colocar el gráfico de datos en él puede considerarse visualización de datos. , así que creo que esta es una habilidad generalmente necesaria.
Para los analistas de datos junior, poder utilizar Excel y PPT para crear gráficos e informes básicos y mostrar datos claramente puede lograr el objetivo.
Los analistas de datos senior necesitan explorar mejores métodos de visualización de datos, utilizar herramientas de visualización de datos más efectivas y producir contenido de visualización de datos que sea simple o complejo pero adecuado para la audiencia según las necesidades reales.
Los ingenieros de minería de datos necesitan conocer algunas herramientas de visualización de datos y también pueden crear algunos gráficos visuales complejos según sea necesario, pero normalmente no es necesario considerar demasiado embellecimiento.
7. Coordinación y comunicación
Para los analistas de datos junior, comprender el negocio, encontrar datos e interpretar informes requiere tratar con personas de diferentes departamentos, por lo que las habilidades de comunicación son muy importantes. .
Los analistas de datos senior necesitan comenzar a liderar proyectos de forma independiente o cooperar con productos, por lo que, además de las habilidades de comunicación, también se necesitan algunas habilidades de coordinación de proyectos.
Para los ingenieros de minería de datos, existen más aspectos técnicos de la comunicación con las personas, relativamente pocos aspectos comerciales y requisitos relativamente bajos de comunicación y coordinación.