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    大数据时代,你确定你是一名合格的数据分析师吗?!

    大数据时代到来,如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业管理的精益化,对于每个企业都意义重大,而这些工作,大多需要数据分析师才能完成,但如何才能成为一个合格的数据分析师呢? 我这里提四个方面,如果你是一个新手,想从事数据分析师这个职业,那么,你可以看看,当然如果你是个分析老鸟,在苦恼如何更进一步,也可以看下,可能于你也有益哦,数据分析师学无止境,总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素

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    口碑销量双爆的数据分析丛书再添新成员!

    无论我们身处哪个行业,做什么样的工作,学会数据分析无疑都能够指导我们更有针对性地解决问题,帮助我们做出更有说服力的决策。 博文菌曾经赶时髦地学习怎样使用爬虫软件去爬取一些数据,却不知道爬取到的数据要如何利用,想要进行数据分析,却不知从何入手。 直到博文菌看了一套书,才知道如何遵循正确的步骤进行数据分析,如何基于自己的分析目的利用各类分析方法和工具得出自己想要的答案。 这是哪套书呢?它就是在数据分析圈赫赫有名的“菜鸟”丛书! 上市之初便荣中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销书品种”称号! 受到沈浩教授、张

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    数据分析师:从事数据分析都需要学习什么?

    如今,数据分析师是一个很热门的职业,薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展,纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的? 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种,技术型,虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员:理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策; 数据挖掘人员:知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算

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    求职 | 想转行数据科学,收好岗位选择指南与技能图谱分析!

    在大数据和人工智能行业,有众多与数据相关的岗位,名目繁多:数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称,都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类:数据分析师、大数据工程师和算法工程师,并从工作内容和技能要求来做一下分析,帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家,这部分人均为名校博士,全世界可能只有几千个,他们可以轻轻松松年薪百万,是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作,都是工作在找他们。

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