Ce que les analystes de données Python doivent apprendre

Analyste de données Python. De nos jours, l’analyse du Big Data est extrêmement populaire. Du point de vue du développement, les analystes de données Python sont très prometteurs. Mais n’importe quelle entreprise ne peut pas analyser le Big Data. Il y a plusieurs questions à considérer lors de la réalisation de Big Data : la source du Big Data est-elle exhaustive, ce qu'il faut analyser, qui l'utilisera, etc. Bien sûr, si vous parvenez à trouver une entreprise capable de faire du big data, le salaire restera considérable. Pour être un analyste de données Python, vous devez apprendre certaines choses. Sinon, si vous ne pouvez pas être analyste, vous pouvez simplement devenir programmeur et aider les autres à obtenir les résultats de l'analyse.

Premier : les connaissances statistiques. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

C'est une lacune d'un grand nombre d'analystes Big Data. Bien entendu, nous ne parlons pas ici de simples statistiques. Au lieu de cela, il inclut la moyenne, la médiane, l'écart type, la variance, la probabilité, les tests d'hypothèse, etc. avec le temps, l'espace et les données elles-mêmes. Cela devrait être presque la connaissance des mathématiques avancées en sciences et en ingénierie, voire un peu plus. Il faut être capable de modéliser, sinon si les résultats que vous analysez sont loin de la réalité, vous serez probablement emballé et reparti dans quelques jours. Bien sûr, être un analyste Big Data ordinaire n’impliquera pas des connaissances mathématiques avancées et approfondies, mais pour être un excellent analyste Big Data, vous devez encore apprendre et réapprendre.

Deuxième : Beaucoup de gens n’y pensent pas. Vous feriez mieux de vous familiariser avec EXCEL.

Bien sûr, vous n'avez pas besoin de maîtriser les connaissances avancées, mais vous devez également maîtriser les fonctions couramment utilisées. Par exemple, les points clés incluent, sans s'y limiter, sum, count, sumif, countif, find, if, gauche/droite, conversion du temps, tableaux croisés dynamiques, diverses pratiques graphiques, etc. Si la quantité de données n’est pas particulièrement importante, Excel peut résoudre de nombreux problèmes. Par exemple, filtrer certaines données volées, trier, sélectionner les données qui remplissent des conditions, etc.

Troisième : pratiquez la pensée analytique.

Par exemple, la pensée structurée, la cartographie mentale ou la cartographie mentale Baidu, l'analyse de style McKinsey, il serait préférable de connaître certains smart, 5W2H, SWOT, etc. Vous n’êtes pas obligé de le maîtriser profondément et complètement, mais vous devez comprendre quelque chose.

Quatrième : Connaissance des bases de données.

Big data Le Big data signifie que lorsqu'il y a beaucoup de données et qu'Excel ne peut pas gérer une si grande quantité de données, vous devez utiliser une base de données. S'il s'agit d'une base de données relationnelle, comme Oracle, mysql, sqlserver, etc., vous devez apprendre à utiliser les instructions SQL, le filtrage, le tri, la synthèse, etc. Vous devez également apprendre les bases de données non relationnelles, telles que Cassandra, Mongodb, CouchDB, Redis, Riak, Membase, Neo4j et HBase, etc., et en connaître au moins une ou deux couramment utilisées, telles que Hbase, Mongodb, redis, etc.

Cinquième : l'apprentissage commercial.

En fait, pour les analystes Big Data, comprendre l'entreprise est plus important que comprendre les données. L'analyse des données joue un rôle très important dans le développement des activités du secteur. Si vous ne comprenez pas le secteur, les résultats de votre analyse risquent de ne pas correspondre à ceux que souhaitent les autres.

Sixième : Outils et environnement de développement.

Par exemple : Linux OS, Hadoop (stockage HDFS, calcul Yarn), Spark ou autre middleware. Actuellement, de nombreux outils de développement, Python et autres outils linguistiques sont utilisés.

En bref, devenir un analyste big data de niveau senior ou directeur demande beaucoup de réflexion. Si ce que vous souhaitez apprendre et comprendre ne sont que des données pures, alors l’apprentissage de connaissances commerciales et statistiques est essentiel. Si vous êtes un analyste pratique du Big Data, vous ne maîtriserez peut-être que certaines parties. Pour les ingénieurs en développement big data, il est essentiellement nécessaire de maîtriser l'environnement de développement, le langage de développement et l'application des différents graphiques, ce qui est également satisfaisant. Après tout, une entreprise a besoin de travail d’équipe, et une personne peut proposer un produit d’analyse si elle n’en connaît qu’une partie. Décidez de quelque chose et faites-le ! Plus vous travaillez dur, plus cela devient facile, et plus vous travaillez dur, mieux vous vous améliorez !

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