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一个成功的数据分析师的职业生涯

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-10-23 | 作者:admin

数据分析师做什么?

数据分析员收集,处理和执行数据的统计分析,即使数据以某种方式或其他方式有用。它们帮助其他人做出正确的决策,并优先处理已收集的原始数据,以便使用某些公式和应用正确的算法使工作更轻松。

如果你对数字,代数函数充满热情,并喜欢与其他人分享你的工作,那么你将成为数据分析师。以下是帮助你制定成功路线图的角色概述。

 

成为成功的数据分析师所需的技能:

  • Microsoft Excel:如果数据结构不正确,则数据无用。Excel提供了一套功能,使数据管理变得方便和轻松;
  • 基本的SQL技能;
  • 基本的Web开发技巧;
  • 能够在大型数据集中查找模式;
  • 数据映射技巧;
  • 能够从已处理的数据中获取可操作的见解。

在频谱的一端,数据分析与统计和高等数学重叠,而在另一端,它与编程和软件开发无缝融合。

 

数据分析师职业的编程技巧

R和Python是为数据分析师学习的两种最流行的编程语言。虽然R支持统计计算和图形,但Python的易用性使其成为大型项目中使用的良好语言。

 

用R编程

在谈论R时,你应该专注于某些领域,以便更好地掌握语言和你的工作。

Dplyr充当R和SQL的桥梁。它不仅可以翻译SQL语言中的代码,还可以与两种类型的数据一起使用。

Ggplot2是一个可以帮助你迭代构建绘图的系统,如有必要,可以根据图形进行编辑。此外,两个Ggplot2子系统是有用的:ggally(帮助你准备网络图)和ggpairs(矩阵)。

reshape2:这是基于两种格式,meta和cast。meta将数据从宽格式数据转换为长格式数据,而演员则相反。

 

用Python编程

Python是最简单的编程语言之一,并且是初学者的首选。这些软件包将为你提供数据分析师世界的先机:numpy,pandas,matplotlib,scipy,scikit-learn,ipython,ipython notebooks,anaconda和seaborn。

 

统计

如果数据解释不正确,编程是没有用的。如果我们谈论数据,统计数据将始终进入图片。许多统计技能对于建立成功的数据分析师职业生涯是必要的,例如形成数据集,平均值,中位数,模式,SD和其他变量的基本知识,直方图,百分位数,概率,anova,链接和分布特定组中的数据,相关性,因果关系等。

 

数学

数据分析是一个数字游戏 - 如果你对数字很好,这就是你要走的路。

矩阵和线性代数,关系代数,CAP定理,成帧数据和系列的高级知识对数据分析师来说非常重要。

 

机器学习

如果你想成为数据分析师,机器学习是最强大的技能之一。它基本上是多变量微积分,线性代数和统计学的组合。你不需要投资任何机器学习算法,因为你只需升级你的技能。

 

机器学习有三种:

  • 在监督学习中,计算机算法分两个阶段学习:学习阶段和测试阶段。在第一阶段,计算机学习并适应学习,而在第二阶段它变得活跃。示例:在现代智能手机中,语音识别首先学习用户的真实语音和语调,然后再将其应用于未来的用例。你将使用的工具是逻辑回归,决策树,支持向量机,朴素贝叶斯分类,朴素贝叶斯分类,朴素贝叶斯分类。
  • 无监督学习是指多个项目之间存在多个关系,并且建议引擎提供实时建议。一个很好的例子是Facebook的朋友名单。你将使用的工具是主成分分析,奇异值分解,聚类算法和独立成分分析。
  • 强化学习是监督学习和无监督学习之间的一个空间,有可能改善或加倍努力。你将使用的工具将是TD-Learning,Q-Learning和遗传算法。

数据争论

从某种意义上说,数据争论是所有研究数据汇集在一起​​形成一个单一的,有凝聚力的整体的地方。在数据争论中,原始数据被转换为可行的结构合理的逻辑集。为此,你可能需要使用充当中心集线器的基于SQL和非SQL的数据库。一些例子是PostgreSQL,Hadoop,MySQL,MongoDB,Netezza,Spark,Oracle等。

 

通信和数据可视化

数据分析师的工作不仅限于数据解释和报告。预计数据分析师还将向所有相关利益相关方传达见解。了解asggplot,matplotlib,d3.js和seaborne等可视化编码工具对于有效实现这一目标至关重要。

 

数据直觉

假设你作为数据分析师在组织中工作。你已经分析了一组数据,并已将你的报告提交给团队,以便他们可以开始工作。在开始项目工作之前,团队可能没有什么问题可以正确理解项目以及如何使用数据。但是你可能没有足够的时间来回答所有这些问题。

这就是数据直觉技能所介入的地方。通过经验,你可以了解可能会提出哪些问题,以及如何策划一组解决所有盲点问题的答案。这也有助于你将问题归类为知识渊博或需要知道的问题。

 

数据分析师执行的任务:

  • 收集和提取数值数据。
  • 查找数据中的趋势,模式和算法。
  • 解读数字。
  • 分析市场研究。
  • 将这些决定应用于业务。

要成为一名成功的数据分析师,你需要对数字充满热情,能够从已处理的数据中提取有用的见解,以及以视觉形式准确呈现这些见解的技能。这些技能无法在一夜之间学会。有了耐心,努力工作和正确的指导,一切皆有可能。是的,这一切都始于一个计划。

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