En la candente industria del análisis de datos de hoy, cada vez más personas dominan el conocimiento relevante del análisis de datos, y en el trabajo de análisis de datos, necesitamos dominar algunas habilidades para mejorar mejor la eficiencia del trabajo de análisis de datos y evitar desvíos. Entonces, ¿sabe qué habilidades deben tener los analistas de datos? A continuación le presentaremos las habilidades que los analistas de datos deben conocer.
elige el rol correcto
Hay muchos roles diferentes en la industria de la ciencia de datos. Por ejemplo: expertos en visualización de datos, expertos en aprendizaje automático, científicos de datos, ingenieros de datos, etc. Dependiendo de los antecedentes y la experiencia laboral, puede ser más fácil asumir un puesto que otro. Por ejemplo, si eres desarrollador de software, no te resultará muy difícil convertirte en ingeniero de datos. Entonces, si no sabes qué rol quieres desempeñar, cómo empezar y cómo mejorar tus habilidades te resultará más difícil.
¿Qué pasa si no sabes la diferencia o no estás seguro de lo que podrías ser?
Estas son algunas de mis sugerencias:
Aprenda de la gente de la industria lo que implica cada función.
Pide consejo a otros. Pídeles un momento y haz preguntas relevantes, estoy seguro de que nadie rechazará a una persona necesitada.
Descubra lo que quiere y en qué es bueno, y elija roles que se ajusten a su campo de estudio.
Una cosa a tener en cuenta al elegir un rol: no te lances a un rol a ciegas. Primero debe tener una comprensión clara de lo que requiere el campo y prepararse para ello.
Elija una herramienta/lenguaje y quédese con él
En términos generales, debemos elegir una herramienta adecuada para poder hacer un buen trabajo en el análisis de datos. Frente a las características de gran volumen de datos, multidimensionalidad y heterogeneidad, y la expansión de los métodos de análisis, las herramientas estadísticas tradicionales han sido difíciles de tratar con.
Muchas nuevas herramientas de análisis de software sirven como un impulso importante para la investigación profunda de conocimientos sobre big data y también se han convertido en conocimientos y habilidades que los científicos de datos deben dominar. Sin embargo, la complejidad de la realidad determina que no exista una herramienta definitiva para resolver todos los problemas.
En el proceso de investigación real, es necesario seleccionar con flexibilidad la herramienta más adecuada según la situación real para completar mejor la investigación y la exploración. En análisis tradicional y estadística empresarial, contamos con tres herramientas: Excel, SPSS y SAS. Estas tres herramientas no son nuevas para los investigadores. Aprender bien estas tres herramientas equivale a dar el primer paso para convertirse en analista de datos.
estudiar un curso en su totalidad
Para los analistas de datos junior, pueden escribir consultas SQL y, si es necesario, escribir consultas de Hadoop y Hive, lo cual básicamente está bien.
Para los analistas de datos avanzados, además de SQL, es necesario aprender Python, que sirve para obtener y procesar datos con el doble de resultado con la mitad de esfuerzo. Por supuesto, también son posibles otros lenguajes de programación.
Los ingenieros de minería de datos deben estar familiarizados con Hadoop, al menos Python/Java/C++, y poder usar Shell... En resumen, el lenguaje de programación es definitivamente la competencia central de los ingenieros de minería de datos.
comprensión empresarial
No es exagerado decir que la comprensión empresarial es la base de todo el trabajo de los analistas de datos. El plan de adquisición de datos, la selección de indicadores e incluso la comprensión de la conclusión final dependen de la comprensión del negocio en sí por parte del analista de datos. .
Para los analistas de datos junior, el trabajo principal es extraer datos y hacer algunos gráficos simples, así como una pequeña cantidad de conocimientos y conclusiones, siempre que tengan una comprensión básica del negocio.
Los analistas de datos senior deben tener una comprensión más profunda del negocio y poder extraer opiniones efectivas basadas en datos, que pueden ser útiles para el negocio real.
Para los ingenieros de minería de datos, es suficiente tener una comprensión básica del negocio, y aún es necesario centrarse en aprovechar al máximo sus capacidades técnicas.
La capacidad empresarial es imprescindible para un excelente analista de datos. Si antes está muy familiarizado con una determinada industria, es muy correcto aprender a analizar datos. Los recién graduados sin experiencia en la industria también se pueden cultivar lentamente, no hay necesidad de preocuparse.
aprendizaje rápido
Independientemente de la dirección del análisis de datos, primario o avanzado, debe tener la capacidad de aprender rápidamente, aprender lógica empresarial, aprender conocimientos de la industria, aprender herramientas técnicas, aprender marcos de análisis... Hay un contenido infinito en el campo del análisis de datos. , y todos son necesarios. Ten un corazón que nunca se olvide de aprender.
El aprendizaje rápido es muy importante: solo ingresando rápidamente a esta industria podremos aprovechar la oportunidad y obtener más experiencia y oportunidades.
Como puede verse en la figura, Python es muy versátil en el análisis de datos y Python se puede utilizar en todas las etapas del proceso. Entonces, como analista de datos, si necesita aprender un lenguaje de programación, se recomienda encarecidamente Python ~
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