Python 데이터 분석가가 배워야 할 것

Python 데이터 분석가. 요즘 빅데이터 분석이 인기를 끌고 있습니다. 개발 관점에서 볼 때 Python 데이터 분석가는 매우 유망합니다. 하지만 아무 회사나 빅데이터 분석을 할 수 있는 것은 아닙니다. 빅데이터를 수행할 때 고려해야 할 몇 가지 문제는 빅데이터의 소스가 포괄적인지, 무엇을 분석해야 하는지, 누가 사용할 것인지 등입니다. 물론 빅데이터를 할 수 있는 회사를 찾을 수 있다면 연봉은 여전히 ​​상당할 것이다. Python 데이터 분석가가 되려면 몇 가지를 배워야 합니다. 그렇지 않고 분석가가 될 수 없다면 그냥 프로그래머가 되어 다른 사람들이 분석 결과를 얻도록 도울 수도 있습니다.

첫째: 통계적 지식. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

이것은 수많은 빅데이터 분석가의 단점입니다. 물론, 우리가 여기서 말하는 것은 단순한 통계가 아닙니다. 대신 시간, 공간 및 데이터 자체와 함께 평균, 중앙값, 표준 편차, 분산, 확률, 가설 검정 등이 포함됩니다. 과학 및 공학 분야의 고급 수학에 대한 지식이 거의 있거나 조금 더 높아야합니다. 모델링할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 분석한 결과가 현실과 동떨어지면 며칠 안에 짐을 싸서 떠나게 될 것입니다. 물론, 평범한 빅데이터 분석가가 되려면 깊이 있는 고급 수학 지식이 필요하지는 않지만, 훌륭한 빅데이터 분석가가 되려면 여전히 배우고 또 배워야 합니다.

둘째: 많은 사람들이 EXCEL에 익숙해지는 것이 좋습니다.

물론 고급 지식을 익힐 필요는 없지만 일반적으로 사용되는 기능도 익혀야 합니다. 예를 들어 핵심 내용에는 sum, count, sumif, countif, find, if가 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. , 좌/우, 시간변환, 피벗테이블, 각종 차트 실습 등 데이터의 양이 특별히 크지 않은 경우 Excel은 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 일부 도난 데이터를 필터링하고, 조건에 맞는 데이터를 정렬하고 선택하는 등의 작업을 수행합니다.

셋째: 분석적 사고 연습.

예를 들어 구조적 사고, 마인드맵, 바이두 마인드맵, 맥킨지식 분석, 스마트, 5W2H, SWOT 등을 좀 알아두면 좋을 것 같아요. 깊고 완전하게 마스터할 필요는 없지만, 뭔가를 이해해야 합니다.

넷째: 데이터베이스 지식.

빅 데이터 빅 데이터란 데이터의 양이 많고 엑셀이 감당할 수 없을 때 데이터베이스를 사용해야 한다는 뜻입니다. Oracle, mysql, sqlserver 등과 같은 관계형 데이터베이스인 경우 SQL 문, 필터링, 정렬, 요약 등을 사용하는 방법을 배워야 합니다. 또한 Cassandra, Mongodb, CouchDB, Redis, Riak, Membase, Neo4j 및 HBase 등과 같은 비관계형 데이터베이스를 배워야 하고, 최소한 Hbase, Mongodb, redis와 같이 일반적으로 사용되는 한두 가지를 알아야 합니다. 등.

다섯째: 비즈니스 학습.

사실 빅데이터 분석가에게는 데이터를 이해하는 것보다 비즈니스를 이해하는 것이 더 중요합니다. 데이터 분석은 업계의 비즈니스가 발전하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 비즈니스를 이해하지 못하면 분석 결과가 다른 사람들이 원하는 것과 다를 수 있습니다.

여섯 번째: 개발 도구 및 환경.

예: Linux OS, Hadoop(HDFS 스토리지, Yarn 계산), Spark 또는 기타 미들웨어. 현재 Python 및 기타 언어 도구와 같은 많은 개발 도구가 사용됩니다.

간단히 말하면 선임 또는 이사급 빅 데이터 분석가가 되는 것은 상당히 두뇌 소모적인 일입니다. 배우고 이해하고 싶은 것이 단지 순수한 데이터라면 비즈니스 및 통계 지식을 배우는 것이 필수적입니다. 실무적인 빅데이터 분석가라면 특정 부분만 마스터할 수도 있습니다. 빅데이터 개발 엔지니어는 기본적으로 개발 환경, 개발 언어, 다양한 차트 활용 능력을 마스터해야 하는데 이 역시 만족스럽습니다. 결국 회사에는 팀워크가 필요하고, 한 사람이 일부분만 알면 분석 제품이 나올 수 있습니다. 무엇이든 결정하고 실행하세요! 열심히 일할수록 쉬워지고, 열심히 일할수록 더 좋아질 것입니다!

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