嘘!年薪百万的Data Scientist不想告诉你的知识点!数据分析如何从零到高手?

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在大数据化的时代潮流下

越来越多的小哥哥小姐姐们

都加入了学习如何做

金融数据分析的大军了

做数据分析的小姐姐小哥哥们

男才女貌 薪资还高

在此试问

有谁不想入这行呢?

反正小编我可是

摩拳擦掌

准备好好学习一波了呢

然鹅!!!

小编怎么可能偷偷补课呢

所以今天为大家带来了

“How to Become a Professional DA”

专题讲解大全

接下来就请随我看看

如何成为一位光荣滴数据分析师吧!

学习数据分析的步骤

第一阶段:数据专员

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

第二阶段:数据分析师

这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

第三阶段:数据分析师

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要熟练。这些技术能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

第四阶段:分裂

1.数据分析师(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务,机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

2.可视化工程师:这部分国内比较少,其实偏重前端,会high charts,d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立,不在这四阶段,可能前端转行更好。

3.ETL工程师:顾名思义,做ETL的。

4.大数据工程师:熟悉大数据技术,hadoop系二代。

5.数据工程师:机器学习精通级别,会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库。

6.爬虫工程师:顾名思义,最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立,不在这四阶段。

数据发展的学习内容汇总

1、EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作。

要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2、数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。NoSQL可以在之后和统计学一起学。

3、统计学(必须学)

如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。

其他数学知识:线性代数常用,微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4、机器学习(数据分析师要求)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5、大数据(选学)

hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

文本类(选学,会用即可)

基本要知道次感化、分词、情感分析

工具类

语言:非大数据类R、Python最多,也会有公司要求的用SAS、Matlab;大数据可能还会用到scala和java

可视化(选学):tableau、plot.ly、d3.js、echarts.js,R里面的ggplot、ggvis,Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错

其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析

看了这么多,大家是不是已经准备好成为数据分析行家了呢?快来看看小编呕心沥血为大家搜集到的各类软件的学习宝典吧!

数据分析大礼包

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本文授权转载自知乎用户:@黄宝臣

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