Python 데이터 분석가로서 배워야 할 것

데이터 분석가는 데이터 엔지니어 Datician['detʃən]의 일종으로 업계 데이터를 수집, 분류, 분석하고 이를 기반으로 업계 연구, 평가, 예측을 전문적으로 수행하는 다양한 산업 분야의 전문가를 의미합니다. .

1. 수학 지식 (추천 학습: Python 비디오 튜토리얼)#🎜 🎜#

수학적 지식은 데이터 분석가에게 있어서 기본 지식입니다. 후배 데이터 분석가의 경우 기술 통계와 관련된 몇 가지 기본 내용을 이해하고 공식을 계산하는 특정 능력을 갖추는 것은 보너스입니다.

선임 데이터 분석가에게는 통계 모델에 대한 지식이 필수이며, 선형 대수학(주로 행렬 계산 관련 지식)에 대한 어느 정도의 이해가 있는 것이 가장 좋습니다.

데이터 마이닝 엔지니어는 통계 외에도 다양한 알고리즘을 능숙하게 사용할 수 있어야 하며 수학에 대한 요구 사항이 가장 높습니다.

따라서 데이터 분석을 배우는 데 반드시 아주 좋은 수학 능력이 필요한 것은 아닙니다. 발전하려는 방향에 따라 달라지는 한, 데이터 분석에는 특히 소녀의 경우 '문학적' 측면도 있습니다. 한 방향으로 발전할 수 있습니다.

2. 분석 도구

후배 데이터 분석가에게는 Excel을 다룰 수 있는 능력이 필수이며 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다. 피벗 테이블과 수식은 장점입니다. 또한, 통계분석 도구인 SPSS도 배워야 합니다.

고급 데이터 분석가에게는 분석 도구를 사용하는 것이 핵심 역량입니다. VBA는 기본적으로 SPSS/SAS/R 중 하나 이상의 분석 도구(예: Matlab)를 능숙하게 사용해야 합니다. ) 상황에 따라 다릅니다.

데이터 마이닝 엔지니어라면...뭐, 그냥 엑셀을 쓸 줄 아는 것만으로도 충분해요.

3. 프로그래밍 언어

후배 데이터 분석가의 경우 필요한 경우 SQL 쿼리, Hadoop 및 Hive 쿼리를 작성할 수 있습니다. 기본적으로는 괜찮습니다.

선임 데이터 분석가라면 SQL 외에도 절반의 노력으로 2배의 결과를 얻을 수 있는 데이터를 얻고 처리할 수 있는 Python을 배워야 합니다. 물론 다른 프로그래밍 언어도 가능합니다.

데이터마이닝 엔지니어라면 Hadoop, Python/Java/C++ 중 하나 이상을 숙지하고 Shell을 사용할 줄 알아야 합니다... 한마디로 프로그래밍 언어는 확실히 핵심 역량입니다. 데이터 마이닝 엔지니어.

4. 비즈니스 이해

비즈니스 이해는 데이터 분석가의 모든 작업의 ​​기초라고 해도 과언이 아닙니다. 데이터 수집 계획 및 지표 선택, 심지어 최종 결론에 대한 통찰력까지 모두 데이터 분석가의 비즈니스 자체에 대한 이해에 달려 있습니다.

후배 데이터 분석가의 주요 업무는 데이터를 추출하고 간단한 차트를 만드는 것뿐 아니라, 약간의 통찰력과 결론을 비즈니스에 대한 기본적인 이해만으로도 충분합니다.

선임 데이터 분석가는 비즈니스에 대한 깊은 이해가 필요하며, 실제 비즈니스에 도움이 될 수 있는 데이터를 기반으로 효과적인 의견을 추출할 수 있어야 합니다.

데이터마이닝 엔지니어는 비즈니스에 대한 기본적인 이해만으로도 충분하지만, 여전히 기술 역량을 발휘하는 데 초점이 맞춰져 있어야 합니다.

좋은 데이터 분석가에게는 비즈니스 능력이 필수입니다. 이미 특정 산업에 대해 잘 알고 있다면 데이터 분석을 배우는 것이 매우 올바른 접근 방식입니다. 이제 막 졸업하고 업계 경험이 없더라도 천천히 발전할 수 있으니 걱정할 필요가 없습니다.

4. 논리적 사고

이 능력에 대해서는 이전 기사에서 거의 언급되지 않았기 때문에 이번에 별도로 이야기하겠습니다.

주니어 데이터 분석가의 경우 논리적 사고는 주로 데이터 분석 프로세스의 모든 단계의 목적에 반영되어 어떤 목표를 달성하기 위해 어떤 수단을 사용해야 하는지를 파악합니다.

선임 데이터 분석가의 경우 완전하고 효과적인 분석 프레임워크 구축, 분석 대상 간의 상관 관계 이해, 각 지표 변경의 원인과 결과 및 그에 따른 영향을 파악하는 데 있어 논리적 사고가 주로 반영됩니다. 사업에.

데이터마이닝 엔지니어에게 논리적 사고는 비즈니스 관련 분석 업무에만 반영되는 것이 아니라, 알고리즘 논리, 프로그램 논리 등도 포함되므로 논리적 사고에 대한 요구사항도 가장 높습니다.

5. 데이터 시각화

데이터 시각화는 매우 높은 수준으로 들리지만 실제로는 광범위한 내용을 다루고 있습니다. 그 안에 담긴 데이터도 데이터 시각화라고 할 수 있으니 꼭 필요한 기술인 것 같아요.

후배 데이터 분석가의 경우 Excel과 PPT를 사용하여 기본 차트와 보고서를 만들고 데이터를 명확하게 표시할 수 있다면 목표를 달성한 것입니다.

선임 데이터 분석가는 더 나은 데이터 시각화 방법을 모색하고, 더 효과적인 데이터 시각화 도구를 사용하고, 실제 요구에 따라 단순하거나 복잡하지만 청중이 이해하기에 적합한 데이터 시각화 콘텐츠를 만들어야 합니다. 보다.

데이터 마이닝 엔지니어의 경우 일부 데이터 시각화 도구를 이해하고 필요에 따라 복잡한 시각적 차트를 만드는 것이 필요하지만 일반적으로 미화 문제를 너무 많이 고려할 필요는 없습니다.

6. 조정 및 커뮤니케이션

후배 데이터 분석가의 경우 비즈니스를 이해하고, 데이터를 찾고, 보고서를 설명하는 데 모두 업계 사람들과의 커뮤니케이션이 필요합니다. 다양한 부서 사람을 대하려면 커뮤니케이션 능력이 매우 중요합니다.

선임 데이터 분석가의 경우 독립적으로 프로젝트를 주도하거나 제품과 협력해야 합니다. 따라서 의사소통 기술 외에도 프로젝트 조정 기술도 필요합니다.

데이터 마이닝 엔지니어의 경우 사람과 소통하는 기술적인 측면이 더 많고, 비즈니스적인 측면은 상대적으로 적으며, 의사소통 및 조정에 대한 요구 사항은 상대적으로 낮습니다.

7.빠른 학습

데이터 분석을 어떤 방향으로 하든, 중급이든 고급이든 빠르게 학습할 수 있는 능력, 비즈니스 로직 학습, 산업 지식 학습, 기술 도구 학습, 분석 프레임워크 학습 능력이 필요합니다. ...데이터 분석 분야는 배울 내용이 무궁무진하고, 누구나 배움을 잊지 않는 마음이 있어야 합니다.

빨리 배우는 것이 매우 중요합니다. 이 업계에 빨리 진입해야만 기회를 포착하고 더 많은 경험과 기회를 얻을 수 있습니다. 기초가 전혀 없고 하루라도 빨리 데이터 분석 업계에 진출하고 싶다면 빅데이터 전문 교육기관을 선택하는 것이 좋은 선택이다. 학습 주기를 단축하고 학습 효율성을 높이세요!

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위 내용은 Python 데이터 분석가로서 배워야 할 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!