零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓靠譜嗎?
什么是數(shù)據(jù)分析?
簡單來說,數(shù)據(jù)分析就是用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析,提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。
數(shù)據(jù)分析包括什么?
個人認為主要包括六個方面,分別是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型建立、數(shù)據(jù)可視化、描述性分析。
數(shù)據(jù)收集:這一步就是做數(shù)據(jù)的收集。一般數(shù)據(jù)收集主要包括以下幾個方面:統(tǒng)計調(diào)查、實地研究、做實驗、大數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)清洗:一般如果是我們自己統(tǒng)計,得到的數(shù)據(jù)會存在缺失性。所以我們需要對數(shù)據(jù)進行清洗,對缺失的數(shù)據(jù)進行填補、對異常值進行合理化修正。
數(shù)據(jù)預(yù)處理:我們對數(shù)據(jù)要進行建模、但是我們模型可能只能處理數(shù)值型,但是我們的數(shù)據(jù)是字符串,我們就要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,處理成我們模型可以處理的數(shù)據(jù)。
模型的建立,這一步可以說是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵一步,模型的建立,我們要對未來的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,如何將我們影響因子加入到模型,權(quán)重如何設(shè)置、函數(shù)的階數(shù)如何設(shè)置都是我們要解決的問題。
數(shù)據(jù)可視化:哪怕我們對我們已經(jīng)有的數(shù)據(jù)進行了模型的建立,但是到目前為止我們所做的工作都是只有我們自己能看懂或者相關(guān)人員能看懂。所以我們需要進行數(shù)據(jù)的可視化,來更直觀更方便的對數(shù)據(jù)進行解讀。
描述性報表:我們做數(shù)據(jù)分析就是幫助上層決策人員進行一個更好的決策,所以我們需要對我們的工作進行一個報表,來報告給決策人員。
數(shù)據(jù)分析是一種工具,在金融、互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、公共服務(wù)、醫(yī)療健康等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。職位上,偏業(yè)務(wù)的,有數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘師等;偏技術(shù)的,有大數(shù)據(jù)工程師、架構(gòu)師、算法工程師等。晉升通道,是業(yè)務(wù)主管/數(shù)據(jù)中心主任、CIO/CDO/CTO、VP、首席數(shù)據(jù)科學家。可見,數(shù)據(jù)分析對專業(yè)背景和知識素養(yǎng)都有相當?shù)囊?,再加之大?shù)據(jù)在數(shù)學和計算機領(lǐng)域的交叉屬性,從事大數(shù)據(jù)都有一定的門檻限制。
在大數(shù)據(jù)分析這個熱門的行業(yè)來看,就業(yè)前景很好,很多零基礎(chǔ)小白對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生極大的興趣,想從事數(shù)據(jù)分析方面的工作。那么零基礎(chǔ)小白能學會大數(shù)據(jù)分析嗎?零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓靠譜嗎?需要學習哪些知識?
1、統(tǒng)計學
學習基本的統(tǒng)計學知識。
了解概率、分布、線性代數(shù)、數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的統(tǒng)計公式等。
2、Excel
熟練使用Excel;了解各種圖標適用于何種情況;了解常用的經(jīng)典邏輯思考方法。
3、SQL
有了前兩項的技能,你已經(jīng)可以做一些初級的數(shù)據(jù)分析工作了。只是,Excel的局限在于數(shù)據(jù)量的限制。當你要分析的數(shù)據(jù)超過百萬級別的時候,Excel就力不從心了。
這時候需要數(shù)據(jù)庫來解決,而從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)要依靠SQL語言。熟練操作mySQL數(shù)據(jù)庫,進行增刪改查等常規(guī)操作;了解存儲過程、游標、觸發(fā)器。
4、Hive
具備了SQL基礎(chǔ),就可以考慮向大數(shù)據(jù)方向進軍了。
了解Hadoop生態(tài)圈,理解HDFS的原理,重點學習Hive。
Hive就是為了讓數(shù)據(jù)分析師能平穩(wěn)過渡到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域而誕生的。
只要你會SQL,就可以通過Hive查詢Hadoop中的數(shù)據(jù)。
5、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習
深度學習模型,模型衡量標準,學會Python進行數(shù)據(jù)分析,學習Pytorch,優(yōu)化算法,分類、回歸,對算法進行調(diào)優(yōu),能夠熟悉機器學習任務(wù)中常見的問題及解決方法。
零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓靠譜,AAA教育培訓學校很專業(yè),小白參加培訓班從零基礎(chǔ)開始學習,只要一步步跟著老師學,腳踏實地認真地學,是一定可以學會、學好、學精的,從一個小白逆襲成為一名數(shù)據(jù)分析大神。當然數(shù)據(jù)分析的基本原理是必須要掌握的,同時需要大量的實踐才能積累更多的經(jīng)驗,做一名大神級別的數(shù)據(jù)分析師。制定一個目標去學習,只要肯努力,什么時候開始都不晚,學無止境。
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