Na atual indústria de análise de dados, mais e mais pessoas dominam o conhecimento relevante de análise de dados e, no trabalho de análise de dados, precisamos dominar algumas habilidades para melhorar melhor a eficiência do trabalho de análise de dados e evitar desvios. Então você sabe quais habilidades os analistas de dados devem saber? A seguir apresentaremos as habilidades que os analistas de dados devem conhecer.
escolha a função certa
Existem muitas funções diferentes na indústria de ciência de dados. Por exemplo: especialistas em visualização de dados, especialistas em aprendizado de máquina, cientistas de dados, engenheiros de dados, etc. Dependendo do histórico e da experiência profissional, pode ser mais fácil assumir uma função do que outra. Por exemplo, se você é um desenvolvedor de software, não é muito difícil se tornar um engenheiro de dados. Então, se você não sabe qual função deseja desempenhar, como começar e como melhorar suas habilidades será mais difícil para você.
E se você não souber a diferença ou não tiver certeza do que poderia ser?
Aqui estão algumas das minhas sugestões:
Aprenda com as pessoas do setor o que cada função envolve.
Peça conselhos a outras pessoas. Pergunte a eles por um momento e faça perguntas relevantes, tenho certeza de que ninguém rejeitará uma pessoa necessitada.
Descubra o que você quer e no que você é bom e escolha funções que se ajustem à sua área de estudo.
Uma coisa a ter em mente ao escolher um papel: não assuma um papel cegamente. Você deve primeiro ter uma compreensão clara do que o campo exige e se preparar para isso.
Escolha uma ferramenta/linguagem e siga-a
De um modo geral, precisamos escolher uma ferramenta adequada para que possamos fazer um bom trabalho na análise de dados.Enfrentando as características de alto volume de dados, multidimensionalidade e heterogeneidade, e a expansão dos métodos de análise, as ferramentas estatísticas tradicionais têm sido difíceis de tratar.
Muitas novas ferramentas de análise de software servem como um impulso importante para pesquisas aprofundadas de insights de big data e também se tornaram o conhecimento e as habilidades que os cientistas de dados devem dominar. Porém, a complexidade da realidade determina que não exista uma ferramenta definitiva para resolver todos os problemas.
No processo de pesquisa real, é necessário selecionar com flexibilidade a ferramenta mais adequada de acordo com a situação real, a fim de melhor concluir a pesquisa e a exploração. Na análise tradicional e nas estatísticas empresariais, temos três ferramentas, nomeadamente Excel, SPSS e SAS. Essas três ferramentas não são novas para os pesquisadores. Aprender bem essas três ferramentas equivale a dar o primeiro passo para se tornar um analista de dados.
estudar um curso na íntegra
Para analistas de dados juniores, eles podem escrever consultas SQL e, se necessário, escrever consultas Hadoop e Hive, o que é basicamente aceitável.
Para analistas de dados avançados, além de SQL, é necessário aprender Python, que é usado para obter e processar dados com o dobro do resultado com metade do esforço. É claro que outras linguagens de programação também são possíveis.
Para engenheiros de mineração de dados, eles devem estar familiarizados com Hadoop, pelo menos Python/Java/C++, e ser capazes de usar Shell... Em suma, a linguagem de programação é definitivamente a competência central dos engenheiros de mineração de dados.
compreensão do negócio
Não é exagero dizer que a compreensão do negócio é a base de todo o trabalho dos analistas de dados.O plano de aquisição de dados, a seleção de indicadores e até mesmo a visão da conclusão final dependem da compreensão do próprio analista de dados sobre o negócio. .
Para analistas de dados juniores, a principal tarefa é extrair dados e fazer alguns gráficos simples, bem como uma pequena quantidade de insights e conclusões, desde que tenham um conhecimento básico do negócio.
Para analistas de dados seniores, eles precisam ter um conhecimento mais profundo do negócio e ser capazes de extrair opiniões eficazes com base em dados, o que pode ser útil para o negócio real.
Para engenheiros de mineração de dados, basta ter um conhecimento básico do negócio, e o foco ainda precisa ser aproveitar ao máximo suas capacidades técnicas.
Habilidade de negócios é essencial para um excelente analista de dados.Se você já conhece bem um determinado setor, é muito correto aprender análise de dados. Recém-formados sem experiência no setor também podem ser cultivados lentamente, não se preocupe.
rápida aprendizagem
Independentemente da direção da análise de dados, primária ou avançada, você precisa ter a capacidade de aprender rapidamente, aprender lógica de negócios, aprender conhecimento do setor, aprender ferramentas técnicas, aprender estrutura de análise... Há um conteúdo infinito na área de análise de dados , e todos são necessários. Tenha um coração que nunca se esqueça de aprender.
O aprendizado rápido é muito importante. Somente entrando rapidamente neste setor poderemos aproveitar a oportunidade e ganhar mais experiência e oportunidades.
Como pode ser visto na figura, Python é muito versátil na análise de dados e pode ser usado em todas as etapas do processo. Portanto, como analista de dados, se você precisa aprender uma linguagem de programação, Python é altamente recomendado.
Fonte do artigo: Os direitos autorais da rede pertencem ao autor original. O
conteúdo acima não é para fins comerciais. Se envolver questões de propriedade intelectual, entre em contato com o editor e trataremos disso imediatamente