¿Qué necesita aprender sobre el análisis de datos?

Estadísticas, lenguajes de programación, bases de datos, aprendizaje automático, herramientas de visualización.

1. Estadística: La estadística es un curso básico que los analistas de datos deben aprender y también es uno de los conocimientos básicos para analizar datos. Al aprender estadística, los analistas de datos pueden dominar ideas y métodos básicos de análisis de datos, incluida la probabilidad, la prueba de hipótesis, el análisis de regresión, etc. Además, las estadísticas también pueden ayudar a los analistas de datos a comprender el diseño de encuestas, el preprocesamiento de datos y la aplicación de modelos, que son la base del análisis de datos.

2. Lenguaje de programación: El lenguaje de programación es una de las habilidades que deben dominar los analistas de datos. Los lenguajes de programación más utilizados son Python y R. Python es un lenguaje fácil de aprender y de uso común, ideal para tareas como el procesamiento de datos a gran escala y el aprendizaje automático. El lenguaje R se centra en cuestiones de análisis de datos, incluida la representación gráfica, el análisis estadístico, etc. Dominar los lenguajes de programación puede ayudar a los analistas de datos a leer, limpiar y procesar datos más fácilmente, lo que hace que el trabajo práctico sea más eficiente y preciso.

3. Base de datos: la base de datos es el núcleo para almacenar y organizar datos en muchas empresas. Por lo tanto, los analistas de datos necesitan aprender sobre bases de datos y comprender cómo usar el lenguaje SQL para administrar y consultar bases de datos, lo cual es esencial para una base de datos eficaz. análisis de datos. Es importante. El dominio del lenguaje SQL permite a los analistas de datos comprender mejor las relaciones entre conjuntos de datos, proporcionando así resultados correctos y conclusiones con mayor precisión.

4. Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una tecnología de inteligencia artificial cuyo objetivo principal es construir modelos predictivos basados ​​en datos históricos y modelos para predecir resultados futuros. Los analistas de datos necesitan aprender algoritmos de aprendizaje automático y dominar varias tecnologías específicas, como clasificación, agrupación, regresión, etc., para poder construir modelos óptimos para predecir tendencias y cambios futuros.

5. Herramientas de visualización: las herramientas de visualización pueden ayudar a los analistas de datos a presentar los resultados de los datos y ayudar a los equipos a comprender mejor los datos que están investigando. Aprender a utilizar herramientas de visualización como Tableu y PowerBI puede ayudar a los analistas a transformar datos en gráficos, tablas e informes que sean fáciles de entender y comunicar, para que puedan comunicar mejor sus ideas y conclusiones a los demás.