Автор: Учитель Сюй Ян
В последнее время многие друзья задаются вопросом, сколько анализу данных я должен изучить, прежде чем смогу найти работу?
Прежде всего, что мы должны знать о поиске работы? Потребности бизнеса, не так ли?
Поэтому я проанализировал ряд вакансий, связанных с анализом данных на сайте подбора персонала, и грубо разделил их на три уровня по уровню зарплаты.
Начальный уровень:
Если вы освоите обычное составление таблиц и основные операции с базами данных, вы сможете стать аналитиком бизнес-данных.
Промежуточный уровень:
На основе начального уровня, если вы умеете применять общие функции, опытны в операциях с базами данных, владеете способностями ETL, владеете моделями статистического анализа, имеете опыт ведения бизнеса в отрасли и можете выполнять простые операции моделирования, вы можете быть аналитик стратегических данных.
Продвинутый уровень:
Обладая способностями специалистов по данным, машинного обучения, алгоритмов глубокого обучения, моделирования возможностей майнинга и моделирования майнинга, а также глубокого понимания отраслевой бизнес-логики, вы можете стать инженером-алгоритмом и горным инженером.
Так как же развивать эти способности?
01Статистика обучения
Сначала нужно изучить статистику. Статистическая часть в основном разделена на три модуля.
Первый модуль — описательная статистика.
Это может помочь нам провести предварительный статистический анализ, когда мы получим набор данных. Понятия, которые необходимо освоить в описательной статистике, включают центральную тенденцию, дискретную тенденцию, распределение данных, пропущенные значения и выбросы и т. д.
Второй модуль — оценка параметров и проверка гипотез.
Здесь есть вещи, которые необходимо освоить, такие как метод точечной оценки, степень достоверности, доверительный интервал, нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза, значение P, тестовая статистика и т. д.
Третий модуль – статистические модели.
В этом модуле необходимо освоить в основном анализ хи-квадрат, дисперсионный анализ, анализ основных компонентов, факторный анализ и точки статистических моделей: регрессионный анализ.
02Инструменты анализа обучения
После изучения статистики пришло время приступить к части кода и программирования, а также приступить к изучению инструментов анализа.
Прежде чем мы рассказали о 4 основных инструментах, которые необходимо освоить для анализа данных начального уровня, в этом выпуске мы поговорим непосредственно о навыках, которые необходимо освоить для использования этих инструментов.
В Excel нам в основном нужно освоить некоторые основные функции расчета, сводные таблицы и функции ВПР.
В SQL мы в основном осваиваем добавление, удаление, изменение, запрос, подключение к таблице, подзапрос и оконную функцию таблиц, а также последовательность выполнения операторов SQL.
В Python нам нужно освоить самые основные структуры данных, включая списки, словари, строки, кортежи, массивы и наборы. Вам также необходимо освоить базовые операторы, такие как операторы IF, циклы For и циклы while. Вы также должны уметь пользоваться различными библиотеками Python, такими как numpy/pandas и так далее.
Наконец, есть инструмент анализа BI для визуализации данных . То, чему должен научиться каждый, включает в себя создание информационных панелей и использование некоторых основных функций расчета.
03Алгоритмическая модель и машинное обучение
Изучив инструменты, мы приступим к модели алгоритма и некоторым знаниям, связанным с машинным обучением.
Что каждый в основном осваивает, так это принцип модели, применение модели, настройку модели и оценку эффекта. Часть машинного обучения можно в основном разделить на: обучение с учителем и обучение без учителя. В обучении с учителем его можно в основном разделить на алгоритм регрессии и алгоритм классификации. В неконтролируемом обучении нам в основном нужно освоить алгоритмы кластеризации и алгоритмы уменьшения размерности.
04 Овладейте бизнес-знаниями
Последним является модуль бизнес-знаний .
Общие методы бизнес-анализа включают в себя: воронкообразный анализ, демонтажный анализ, сравнительный анализ, анализ удержания, анализ сегментации пользователей, анализ атрибуции, анализ пути канала и т. д.
Выше это обмен этой проблемой, следуйте за мной! Мы также приглашаем друзей с таким же замешательством написать нам в личные сообщения!
консультация по курсу
