年齡20-30周歲,大專(zhuān)及以上學(xué)歷,不限專(zhuān)業(yè)/經(jīng)驗(yàn)/性別。
發(fā)布時(shí)間:2023-02-27 16:16:35來(lái)源:有考培訓(xùn)網(wǎng)綜合
年齡20-30周歲,大專(zhuān)及以上學(xué)歷,不限專(zhuān)業(yè)/經(jīng)驗(yàn)/性別。
對(duì)數(shù)據(jù)分析有興趣,有一定的抗壓力與耐心、學(xué)習(xí)能力。
希望轉(zhuǎn)行IT互聯(lián)網(wǎng)、金融等高薪行業(yè)的各行各業(yè)人士。
有打算從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作的廣大應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生。
從事數(shù)據(jù)采集、整理、分析,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,分析問(wèn)題,得出結(jié)論,為公司的決策層提供數(shù)據(jù)支持,偏業(yè)務(wù)。
利用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律,預(yù)測(cè)或分類(lèi)對(duì)象,主要偏向編程和算法,對(duì)統(tǒng)計(jì)理論知識(shí)要求偏高。
主要負(fù)責(zé)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向提煉需求、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、項(xiàng)目排期至項(xiàng)目落地,以及后期的產(chǎn)品改進(jìn)和優(yōu)化等。
設(shè)計(jì)、搭建并維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施,以提供數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、計(jì)算等平臺(tái),偏代碼開(kāi)發(fā),需要在代碼能力上彌補(bǔ),但與純技術(shù)棧的程序員相比需要一定的業(yè)務(wù)邏輯。
博為峰
什么是大數(shù)據(jù)?它包含了由一個(gè)實(shí)體保存的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息,這些信息對(duì)于傳統(tǒng)的系統(tǒng)和技術(shù)而言規(guī)模太大了,它還與處理能力的速度有關(guān)。一些企業(yè)需要幾乎實(shí)時(shí)的洞察力,大數(shù)據(jù)軟件可以提供這些洞察力,而傳統(tǒng)方法則不能。那么,參加大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)培訓(xùn)有沒(méi)有用?
參加大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)培訓(xùn)有沒(méi)有用
博為峰始終堅(jiān)守教學(xué)品質(zhì),真誠(chéng)服務(wù)學(xué)員。博為峰已先后為多家國(guó)內(nèi)外企業(yè)輸送軟件技術(shù)精英,未來(lái)還將根據(jù)產(chǎn)業(yè)變遷和技術(shù)革新開(kāi)設(shè)更多的緊缺人才實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目:幫助更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場(chǎng)新人找到滿意工作,實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢(mèng)想;幫助更多的用人單位輕松招到可用之才,推動(dòng)企業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。
作為中國(guó)較早成立的IT職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之一,博為峰先后創(chuàng)立了“51Testing”和“學(xué)掌門(mén)”兩大培訓(xùn)品牌。
51Testing致力于軟件測(cè)試人才培訓(xùn),業(yè)務(wù)范圍包含就業(yè)培訓(xùn)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、測(cè)試開(kāi)發(fā)輔導(dǎo)班、軟件測(cè)試認(rèn)證等服務(wù),被譽(yù)為“軟件測(cè)試人才的搖籃”;
想從事數(shù)據(jù)分析師行業(yè)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些技能
一、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)
關(guān)于數(shù)學(xué)知識(shí),大學(xué)課堂上會(huì)學(xué)到一部分,如果是數(shù)學(xué)類(lèi)的專(zhuān)業(yè)會(huì)學(xué)到更深刻。如果你需要補(bǔ)習(xí),可汗學(xué)院和麻省理工學(xué)院都有開(kāi)放式課程。
對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),建議系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Udacity Openintro。統(tǒng)計(jì)仍然需要一些心理訓(xùn)練。
二、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——代碼
從編程基礎(chǔ)到端到端開(kāi)發(fā),一些商業(yè)軟件的技術(shù)語(yǔ)言,如R、Python、SAS和SPSS,以及深入的交互學(xué)習(xí),如果你想成為專(zhuān)業(yè)人員,你至少要精通其中的一些,是精通Python。
三、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——理解數(shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)據(jù)分析大多是實(shí)用的。企業(yè)數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等數(shù)據(jù)庫(kù)中,所以需要了解和理解這些數(shù)據(jù)庫(kù)。
四、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)報(bào)告
數(shù)據(jù)管理包括對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)格處理ETL的清理,使分析前的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和清晰,如DataWrangler
數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析的前端表示,如Tableau、Spotfire等,以更清晰、更直觀地表示數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)報(bào)告是通過(guò)不同的工具來(lái)呈現(xiàn)的,這些工具可以和數(shù)據(jù)可視化結(jié)合在一起,但是在實(shí)際應(yīng)用中大多是通過(guò)PPT來(lái)呈現(xiàn)的。
市場(chǎng)上的許多公司都在使用商業(yè)智能工具,比如FineBI。
BI工具是比上述純工具更適合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)處理和可視化工具。
五、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì),大數(shù)據(jù)技術(shù)種類(lèi)繁多,如Hadoop、MapReduce、Spark等。如果你再多學(xué)一個(gè),水平就不一樣了。
六、數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)路徑有哪些——積累經(jīng)驗(yàn),向同伴學(xué)習(xí)
以上都是理論和工具,實(shí)踐才是真知。無(wú)論你是數(shù)據(jù)分析的新手還是數(shù)據(jù)挖掘與分析專(zhuān)業(yè)的學(xué)生,都希望在學(xué)習(xí)以上內(nèi)容的同時(shí)參加更多的比賽,學(xué)習(xí)同一領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)神,鍛煉自己在這方面的感受。當(dāng)然,熟練掌握Excel和PPT也是必須的。
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