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如何提升数据分析能力?_想做数据分析是学python还是学大数据

2024-04-22 19:07:14 来源 : 互联网 围观 :
如何提升数据分析能力?_想做数据分析是学python还是学大数据

想做数据分析是学python还是学大数据

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。

数据科学与大数据专业好就业吗,在哪些单位

“数据科学与大数据技术”,专业名字很拗口。这个专业最早出现在2016年,教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,首次在新增本科专业中出现了“数据科学与大数据技术”。

这个专业刚一亮相,就得到了社会各界的高度回应,纷纷认为这是一个社会积蓄的专业。因为此时,“大数据”三个字简直如日中天,各路IT大佬们、学者教授,言必“大数据”。

数据科学

“数据科学与大数据技术”开设院校

然而在2016年,批准开设这一专业的学校并不多,只有三所。分别是:北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。因此,在2016年的高考中,并未在考生和家长中掀起太大的涟漪。

2017年,开设院校增加了十倍,共有32所高校开设了这一专业,其中:

985高校:大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、

211高校:北京邮电大学、贵州大学

普通公大学:北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、浙江财经大学、广西科技大学、云南师范大学、云南财经大学、昆明理工大学、贵州师范大学、重庆理工大学

北京邮电大学

普通公立本科学院:湖北经济学院、晋中学院、贵州理工学院、贵州商学院、宿州学院、福建工程学院、安顺学院、佛山科学技术学院

民院校:黄河科技学院、宁夏理工学院、广东白云学院、北京师范大学-浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、上海纽约大学

其中,位于云贵两省的学校多达8所。占比高达25%。没想到发展大数据产业最迫切的省份居然是云南省和贵州省。后来的发展也证明,确实越来越多的企业把数据中心放到了这两个省份,特别是贵州省。

2018年,开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达250所。

2019年,开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达196所,

2020年,开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达138所。

可以说,今天无校不“大数据”,“数据科学与大数据技术”专业稀缺性已经荡然无存。

大学

“数据科学与大数据技术”学什么?

以首批开设“数据科学与大数据技术”专业的三所大学之一,中南大学为例,其课程体系的核心部分如下:

  • 学科基础课
  • 专业核心课
  • 专业课
  • 专业选修课

经过本专业的培养,毕业生能够适应行业大数据应用的发展需要,融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识,提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案。

能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术,具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力,能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产。

“数据科学与大数据技术”做什么?

“大数据”领域主要有三方面的工作:

一,理论工作,主要是对数据科学中模型的理解和运用;

二,实践工作,主要是处理实际数据;

三,应用工作,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

按照专业数据人才的主要工作内容,我们又可以分为四类数据人才:数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据产品经理。

数据科学家:主要是运用数据科学的知识对数据进行采集、处理、挖掘、建模等操作,以解决问题为目的。

数据工程师:主要是在数据项目中,负责工程实施的人员。比如说负责搭建架构,实现技术平台,以及数据连接器,数据存储,计算引擎等工作。为数据架构师,数据科学家、数据分析师提供总做的基础。

数据分析师:主要是从数据中提取价值,并且将分析结果用于指导行动。

数据产品经理:是根据客户的特定需求,来为客户开发数据产品的人。

目前,“大数据”的主要发展方向有三个:

一、 数据挖掘、数据分析和机器学习方向;

二、大数据运维和云计算方向;

三、Hadoop大数据开发方向。

总结

不论看好还是看空这个专业,都无法否认的是我们都处于“大数据”时代之中。大到火箭上天,小到基因测序,无不与“大数据”相关。而作为一个为“大数据”事业提供基础人才的专业,“数据科学与大数据技术”不得不引起我们的重视。

例如一个“大数据”的典型应用,互联网广告。全球广告市场份额近万亿,而互联网广告已经占到了近一半,5000亿美元的市场份额,是互联网大厂争夺的热点,数据分析人才在这场竞争力至关重要。

事实上,数据人才需求的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据开发工程师入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。

数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

数据科学

零基础学大数据能学会吗

你好,作为一名IT行业从业者我来说说我的看法。

现在大数据和人工智能很火,很多人都想学习大数据和人工智能。那0基础可不可以学习大数据呢?答案是可以的。

看一下大数据需要掌握那些知识点。

1,java基础知识,java是学习大数据的最重要的编程语言,大数据生态组件大部分是由java开发的。学习java不需要很高的学历,只需要你掌握一定数学和英语知识。当然数学和英语知识也只是需要比较基础的一些,完全可以进行学习

2,linux知识,linux知识是学习大数据的基础,这方面的知识对从业者还是比较友好的,你主要需要掌握linux系统的基础使用,对其底层原理要求其实并不高,我们只是在linux系统来搭建我们的大数据集群。

3,大数据生态框架,主要就是Hadoop的知识,我们也叫做hadoop集群。在你掌握了java基础和linux知识后学习hadoop就相对来说比较容易了,大部分组件的使用也是java来进行编写的。只不过需要了解大数据分布式处理和分布式计算的原理。

综上来看的话,0基础学习大数据是可以的。但有一定难度,一定要持续学习,才能有所收获。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识,求职。


29岁转行做大数据分析师晚不晚

谢谢邀请!

对于大数据分析岗位来说,29岁入行还是可以的,因为相对于应用级程序员来说,数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来,数据分析师的知识结构也在进行调整,早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的,而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的,这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学,其中计算机相关技术的占比较大,对于不同知识结构的人来说,从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起,数据分析有大量的工具可以使用,Excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员,懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了,涉及到编程的地方非常少。

对于基础比较好的人可以从事研发级分析,目前通过机器学习的来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等,机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。

目前采用Python进行机器学习实现是比较常见的选择,由于Python语言自身比较简单,而且Python语言有大量的库可以使用,所以采用Python做机器学习是非常方便的,在开发周期、代码量和代码调整等方面,Python与Java相比都具备一定的优势。

人工智能和大数据是我的主要研究方向,目前也在带相关方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!

数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区

传统数据分析与大数据分析的三方面异同:

第一,在分析方法上,两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理的不同。

第二,在对统计学知识的使用重心上,两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。

第三,与机器学习模型的关系上,两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候,知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”,更多时候是两者的紧密结合,大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中,数据分析往往是数据加墨的前奏,数据建模是数据分析的成果。

传统数据分析与大数据分析的三方面异同:

第一,在分析方法上,两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理的不同。

第二,在对统计学知识的使用重心上,两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。

第三,与机器学习模型的关系上,两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候,知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”,更多时候是两者的紧密结合,大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中,数据分析往往是数据加墨的前奏,数据建模是数据分析的成果。

传统数据分析与大数据分析的三方面异同:

第一,在分析方法上,两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理的不同。

第二,在对统计学知识的使用重心上,两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。

第三,与机器学习模型的关系上,两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候,知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”,更多时候是两者的紧密结合,大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中,数据分析往往是数据加墨的前奏,数据建模是数据分析的成果。

传统数据分析与大数据分析的三方面异同:

第一,在分析方法上,两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理的不同。

第二,在对统计学知识的使用重心上,两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。

第三,与机器学习模型的关系上,两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候,知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”,更多时候是两者的紧密结合,大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中,数据分析往往是数据加墨的前奏,数据建模是数据分析的成果。

两者需要具备的技术技能也是相差很大的。

(1)大数据分析一般需要具备:爬虫、ETL、分析、大数据 4个方面的技能。

(2)数据分析师一般更加注重的是产品,运营,营销,SQL和SPSS等仅仅是实现我们分析的工具而已。

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数据分析好找工作吗

我来回答一下吧,我是一名从事火电行业工程师,目前在该领域做数据分析工作,可以说数据分析在各行各业都有需求,特别是当今处在了一个数据爆炸的时代,数据分析就代表着人类认知世界的又一个进步,而传统行业中的工程师大多是在用一个已经成型的体系和公式去解决面临的问题,而随着大数据和人工智能的发展,对于传统行业是一个巨大的机遇。所以说数据分析无论是哪个行业都有非常大的前景,如何与专业融合,如何将数据在不同领域发挥作用才是重点。

如何做财务分析

我们通常把财务分析分为两类:

资料分析应该怎么学

资料分析在历年国考和省考中的重要性相信各位小伙伴都了解,那么如何才能学好资料分析呢?其实不管做什么事,方法的正确与否是非常重要的,好的方法是可以起到事半功倍的效果。资料分析题难度比较低,但是为什么好多同学做资料分析题目不理想呢?如果说给你一天的时间让你做完20道资料分析题,多数同学都能保证比较高的正确率,甚至有的同学能保证全对。但是为什么在考试中不同考生的资料分析正确率会差的比较大呢?其实主要原因在于考试时间有限,材料中的数字比较多,再加上有些考生做题速度有些慢,那么考生们应该如何学好资料分析呢?第一,掌握正确的阅读习惯。资料分析中并不是所有数据都会在做题中使用,所以大家在读材料的时候应该有选择性阅读,比如时间是大家做资料分析题必须要注意的一个细节,因为时间决定了每一道题所求量是现期量还是基期量。如果是文字型材料,大家可以圈出每段首句的关键词,这样在做题的时候能够更加快速的定位到材料中对应的内容。此外,大家在读材料的时候是不读数字的,以为读数字浪费时间,而是还是做无用功,因为读完也是记不住的,所以在通读材料时只读核心的文字内容即可。第二,明确每个公式的含义。资料分析涉及比较多的计算公式,所以大家应该在理解的基础上去记忆,千万不要死记硬背,只有真正理解了才能更好的运用公式做题。比如,如果材料中给出现期量和增长率,这就需要考生了解什么时候用第一个公式简便、什么时候用第二个公式简便。对于增长量的比较大小问题选择第一个公式更为简单,对于增长量的计算问题选择第二个公式更为方便。第三,考前多做历年真题。要想成功上岸,一定要多做题,也就是采用题海战术。只有多做题才能更好的了解每个公式及知识点的使用,也能提升大家的做题速度,所以,在考前大家最好每天坚持做两套真题,这样也有利于把最好的做题状态保留到考试。

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