Was Sie als Python-Datenanalyst lernen sollten

Datenanalyst ist eine Art Datiker ['detɪʃən], der sich auf Fachleute in verschiedenen Branchen bezieht, die sich auf das Sammeln, Sortieren und Analysieren von Branchendaten sowie auf die Erstellung von Branchenforschung, Bewertungen und Vorhersagen auf der Grundlage von Daten spezialisiert haben.

1. Mathematische Kenntnisse (empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Mathematische Kenntnisse sind Datenanalyse Grundkenntnisse der Lehrer. Für junge Datenanalysten reicht es aus, einige grundlegende Inhalte im Zusammenhang mit deskriptiver Statistik zu verstehen und über eine gewisse Fähigkeit zur Berechnung von Formeln zu verfügen. Das Verständnis gängiger statistischer Modellalgorithmen ist von Vorteil.

Für erfahrene Datenanalysten sind Kenntnisse über statistische Modelle ein Muss, und es ist am besten, ein gewisses Verständnis der linearen Algebra zu haben (hauptsächlich Kenntnisse im Zusammenhang mit Matrixberechnungen).

Für Data-Mining-Ingenieure müssen sie neben Statistik auch die Verwendung verschiedener Algorithmen beherrschen, und die Anforderungen an Mathematik sind am höchsten.

Man muss also nicht besonders gut in Mathematik sein, um Datenanalyse zu lernen. Es kommt nur darauf an, in welche Richtung man sich entwickeln möchte. Datenanalyse hat auch eine „literarische“ Seite, insbesondere Mädchen, sie können gehen in Richtung Dokumentenschreiben entwickeln.

2. Analysetools

Für junge Datenanalysten ist es notwendig, mit Excel zu spielen und Pivot-Tabellen und Formeln beherrschen zu können Plus. Darüber hinaus müssen Sie auch ein statistisches Analysetool erlernen. SPSS ist eine gute Einführung.

Für leitende Datenanalysten ist die Verwendung von Analysetools eine Grundvoraussetzung. SPSS/SAS/R muss mindestens eines davon beherrschen ) hängen von der Situation ab.

Für Data-Mining-Ingenieure reicht es aus, nur Excel verwenden zu können. Die Hauptarbeit muss durch das Schreiben von Code gelöst werden.

3. Programmiersprache

Für junge Datenanalysten können sie SQL-Abfragen und bei Bedarf auch Hadoop- und Hive-Abfragen schreiben, was grundsätzlich in Ordnung ist.

Für erfahrene Datenanalysten ist es zusätzlich zu SQL notwendig, Python zu lernen, mit dem sich Daten mit doppeltem Ergebnis und halbem Aufwand abrufen und verarbeiten lassen. Natürlich sind auch andere Programmiersprachen möglich.

Für Data-Mining-Ingenieure müssen sie mit Hadoop, mindestens einem von Python/Java/C++, vertraut sein und Shell verwenden können ... Kurz gesagt, Programmiersprache ist definitiv die Kernkompetenz des Data Mining Ingenieure.

4. Geschäftsverständnis

Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Geschäftsverständnis die Grundlage aller Arbeiten eines Datenanalysten ist, einschließlich des Datenerfassungsplans Die Auswahl der Indikatoren und sogar die endgültige Schlussfolgerung hängen vom Verständnis der Datenanalysten für das Unternehmen selbst ab.

Für junge Datenanalysten besteht die Hauptaufgabe darin, Daten zu extrahieren und einige einfache Diagramme sowie eine kleine Menge an Erkenntnissen und Schlussfolgerungen zu erstellen. Es reicht aus, ein grundlegendes Verständnis des Geschäfts zu haben.

Erfahrene Datenanalysten müssen über ein tieferes Verständnis des Geschäfts verfügen und in der Lage sein, auf der Grundlage von Daten wirksame Meinungen zu extrahieren, die für das tatsächliche Geschäft hilfreich sein können.

Für Data-Mining-Ingenieure reicht es aus, ein grundlegendes Verständnis des Geschäfts zu haben, der Fokus muss jedoch weiterhin auf der Ausschöpfung der eigenen technischen Fähigkeiten liegen.

Geschäftskompetenz ist ein Muss für einen guten Datenanalysten. Wenn Sie bereits mit einer bestimmten Branche vertraut sind, ist das Erlernen der Datenanalyse ein sehr korrekter Ansatz. Selbst wenn Sie gerade Ihren Abschluss gemacht haben und noch keine Branchenerfahrung haben, können Sie sich langsam weiterentwickeln, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen.

4. Logisches Denken

Diese Fähigkeit wurde in meinen vorherigen Artikeln selten erwähnt, daher werde ich dieses Mal separat darüber sprechen.

Für junge Datenanalysten spiegelt sich logisches Denken hauptsächlich im Zweck jedes Schritts im Datenanalyseprozess wider, nämlich im Wissen, welche Mittel Sie verwenden müssen, um welche Ziele zu erreichen.

Für leitende Datenanalysten spiegelt sich logisches Denken hauptsächlich im Aufbau eines vollständigen und effektiven Analyserahmens, im Verständnis der Korrelation zwischen Analyseobjekten und im Wissen über die Ursachen und Folgen jeder Indikatoränderung und die Auswirkungen, die sie auf die Analyse haben wird, wider Geschäft.

Für Data-Mining-Ingenieure spiegelt sich logisches Denken nicht nur in geschäftsbezogenen Analysearbeiten wider, sondern umfasst auch algorithmische Logik, Programmlogik usw., sodass auch die Anforderungen an logisches Denken am höchsten sind.

5. Datenvisualisierung

Datenvisualisierung klingt sehr anspruchsvoll, deckt aber tatsächlich ein breites Spektrum ab Datenvisualisierung, daher denke ich, dass dies eine allgemein benötigte Fähigkeit ist.

Nachwuchsdatenanalysten werden ihre Ziele erreichen, wenn sie mit Excel und PPT einfache Diagramme und Berichte erstellen und Daten klar darstellen können.

Erfahrene Datenanalysten müssen bessere Datenvisualisierungsmethoden erforschen, effektivere Datenvisualisierungstools verwenden und Datenvisualisierungsinhalte erstellen, die je nach tatsächlichem Bedarf einfach oder komplex sind, aber für das Publikum geeignet sind.

Für Data-Mining-Ingenieure ist es notwendig, einige Datenvisualisierungstools zu verstehen und je nach Bedarf einige komplexe visuelle Diagramme zu erstellen, aber normalerweise müssen nicht zu viele Verschönerungsprobleme berücksichtigt werden.

6. Koordination und Kommunikation

Um das Geschäft zu verstehen, Daten zu finden und Berichte zu erklären, ist der Umgang mit Menschen aus verschiedenen Abteilungen und damit Kommunikationsfähigkeiten erforderlich sind sehr wichtig.

Senior-Datenanalysten müssen unabhängige Projekte starten oder mit Produkten zusammenarbeiten. Daher benötigen sie neben Kommunikationsfähigkeiten auch einige Fähigkeiten zur Projektkoordination.

Für Data-Mining-Ingenieure gibt es mehr technische Aspekte der Kommunikation mit Menschen, relativ weniger geschäftliche Aspekte und die Anforderungen an Kommunikation und Koordination sind relativ gering.

7. Schnelles Lernen

Egal, in welche Richtung Sie Datenanalyse betreiben, ob Junior oder Fortgeschrittener, Sie müssen die Fähigkeit haben, schnell zu lernen und Geschäftslogik zu erlernen , Branchenkenntnisse erlernen, technische Tools erlernen, Analyse-Frameworks erlernen ... Im Bereich der Datenanalyse gibt es unzählige Inhalte zu lernen, und jeder muss jederzeit ein Herz zum Lernen haben.

Es ist sehr wichtig, schnell zu lernen. Nur wenn wir schnell in diese Branche einsteigen, können wir die Chance nutzen und mehr Erfahrungen und Möglichkeiten sammeln. Wenn Sie über absolut keine Grundlagen verfügen und so schnell wie möglich in die Datenanalysebranche einsteigen möchten, ist die Wahl einer professionellen Big-Data-Schulungseinrichtung eine gute Wahl. Verkürzen Sie den Lernzyklus und verbessern Sie die Lerneffizienz. Zeit ist Geld!

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