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成為Python數(shù)據(jù)分析師,需要掌握哪些技能

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樓主
發(fā)表于 2021-6-30 12:18:14 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
關(guān)鍵詞: 人工智能 , python , c語言 , 嵌入式 , 單片機
前段時間,獵聘發(fā)布的《2019上半年中高端人才就業(yè)現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)報告》中提到,2020年到2025年間,中國的數(shù)據(jù)人才缺口將達到1400萬。
除了互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè),未來制造行業(yè)也將轉(zhuǎn)型步入數(shù)字化企業(yè),可以說數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景十分廣闊了。
好的數(shù)據(jù)分析師一個月不止16000+。現(xiàn)在,數(shù)據(jù)分析才是風口。
一、數(shù)據(jù)分析師需要具備的技能
熟悉Excel數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)敏感度較強
熟悉公司業(yè)務和行業(yè)知識
掌握數(shù)據(jù)分析方法
相關(guān)分析法
回歸分析法
聚類分析法
判別分析法
主成分分析法
因子分析法
對應分析法
時間序列
對比分析法
分組分析法
交叉分析法
結(jié)構(gòu)分析法
漏斗圖分析法
綜合評價分析法
因素分析法
矩陣關(guān)聯(lián)分析
基本分析方法
高級分析方法
二、數(shù)據(jù)分析師的三大任務
分析歷史
預測未來
優(yōu)化選擇
第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項技能
統(tǒng)計學
統(tǒng)計檢驗、P值、分布、估計
基本工具
Python
SQL
多變量微積分和線性代數(shù)
數(shù)據(jù)整理
數(shù)據(jù)可視化
軟件工程
機器學習
數(shù)據(jù)科學家的思維
數(shù)據(jù)驅(qū)動
問題解決
第四、數(shù)據(jù)分析師要求的三大能力
統(tǒng)計學基礎(chǔ)和分析工具應用
計算機編碼能力
特定應用領(lǐng)域或行業(yè)的知識
第五數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析很重要的學科基礎(chǔ)是數(shù)學,但是數(shù)學不好也沒有關(guān)系,可以用Python來幫助學習。
Python不僅是一門編程語言,而且是數(shù)據(jù)挖掘機器學習等技術(shù)的基礎(chǔ),方便建立自動化的工作流;
Python入門不難,它對數(shù)學要求并不是太高,重要的是需要知道如何用語言表達一個算法邏輯;
Python有很多封裝好的工具庫和命令,我要做的是用哪些數(shù)學方法解決一個問題,并構(gòu)建出來。
要想快速入門Python數(shù)據(jù)分析,就要使用好Python相關(guān)的工具包:
1Python最大的特點是擁有一個巨大而活躍的科學計算社區(qū),采用python進行科學計算的趨勢也越來越明顯。
2)由于Python有不斷改良的庫,使其成為數(shù)據(jù)處理任務的一大代替方案,結(jié)合其在通用編程方面的強大實力,完全可以只是用Python這一種語言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應用程序。其中:
常用數(shù)據(jù)分析庫
Numpy
Scipy
Pandas
matplotlib
常用高級數(shù)據(jù)分析庫
nltk
igraph
scikit-learn
(3)作為一個科學計算平臺,Python的能夠輕松集成CC++以及Fortran代碼。
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 樓主| 發(fā)表于 2021-6-30 12:27:17 | 只看該作者
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