¿El análisis de datos requiere programación?

Para los analistas de datos, si quieren avanzar en el camino del análisis de datos, deben dominar la programación. De hecho, el lenguaje de programación en sí no es la dificultad en el proceso de análisis de datos, como aprender Python. Sigue siendo un proceso relativamente fácil.

Los analistas de datos a nivel de aplicación generalmente necesitan dominar varias herramientas de análisis de datos y asignar modelos comerciales a herramientas de análisis de datos para obtener resultados del análisis de datos. Existen muchas herramientas de análisis de datos, por ejemplo, Excel es una herramienta de análisis de datos tradicional, y también existen Minitab, LINGO, JMP, etc. Para dominar completamente el uso de estas herramientas, es necesario tener una cierta base matemática y estadística. . Por lo general, los analistas de datos que realizan BI necesitan dominar aún más los conocimientos básicos de las bases de datos, pero la dificultad a menudo no es grande.

Los analistas de datos de nivel I + D deben dominar los conocimientos de programación. En el campo del análisis de datos, R, Python, C, MATLAB y otros lenguajes se utilizan ampliamente en la actualidad. otros idiomas. Práctica común. De hecho, MATLAB también es un software (lenguaje) que ocupa una posición importante en el campo del análisis de datos y es muy poderoso.

En la era del big data, el análisis de datos a través del aprendizaje automático es una forma relativamente común y el lenguaje Python es una opción relativamente común. Por un lado, el lenguaje Python es simple y fácil de aprender; por otro lado, el lenguaje Python Tiene un rico soporte de bibliotecas, como Numpy, Scipy, Matplotlib, Sympy, pandas, etc., que son bibliotecas relativamente comunes. El uso de estas bibliotecas reducirá en gran medida la dificultad de implementación del algoritmo.