CPDA数据分析师培训:每位员工应学的 7 项数据技能

1. 数据科学的基础知识当然作为一名数据分析师,你不能没有对数据科学的基本了解,当然没有人在日常生活中接触
摘要

1. 数据科学的基础知识当然作为一名数据分析师,你不能没有对数据科学的基本了解,当然没有人在日常生活中接触到这类信息,所以你必须自己做一些研究,如今数据几乎无处不在。例如,即使作为专业作家论文写作服务,您将必须跟踪大量数据和资源,并能够解释它们,但是在数据科学方面,情况有所不同,您需要对某些特定概念有基本的了解,你可以从自学开始 机器学习 并尝试理解和应用诸如线性回归或有限体积法之类的技术,你也可以查一下什么是深度学习,所有的 数据科学和数据工程之间的区别、业务分析等,应该涵盖的其他主题是有监督/无监督学习、回归和分类问题,以及哪些工具和 术语 最常用于该领域。2. 统计和概率作为数据分析师,您的工作将围绕统计和概率展开,当您开始理解机器学习时,您会注意到它的基本概念围绕统计和概率旋转,然后在更大的范围内发展,一定要掌握这两个概念,并理解概率分布、样本和总体、假设检验等问题,了解如何计算概率也是该领域的必要条件,因为在使用您收集的数据运行实验时将使用它们,在数据科学中经常使用,所以理解这个概念也会非常有用。3. 机器学习及其局限性我们已经确定,数据分析师的一个关键角色是理解并知道如何使用机器学习的概念,这个过程的一部分是也了解它有其局限性,机器学习基本上代表了一系列不同的算法和方法,这是一个迭代过程,这意味着它作为一系列步骤工作,并且会随着每个循环而改进,但是重要的是要记住,它不会提供您在数据库中找不到的答案。4. 编程技巧和知识了解机器学习的基础知识至少需要一套基本的编程技能。这是您能够与机器和计算机进行通信的唯一方式,有很多数据科学中使用的编程语言,具体来说,例如 Python 或 Julia。您可以进行在线研究或开始参加这些课程,以了解和收集尽可能多的信息。5. 结构化查询语言结构化查询语言 (SQL) 是您几乎可以在所有数据库中找到的语言,对 SQL 有很好的理解是一个巨大的优势,因为这意味着您可以准确理解数据的含义,查询根据特定条件检索数据,如果您了解这个概念并知道如何运行查询,那么您肯定能够轻而易举地处理所有数据。6. 数据可视化我们一直在谈论知道如何提取和读取数据的重要性,但我们不应该忽略这样一个事实,即数据分析师的一个重要角色是知道如何同时可视化所有数据,这意味着您应该知道如何从可视化中构建故事。更具体地说,您应该熟悉图表、直方图,甚至更高级的图表,如瀑布图/温度计图表等。当然,在此过程中可以使用许多工具。7. 数据清洗最后但并非最不重要的一点是,掌握数据清理的过程也很重要。数据分析师不仅要能够自己理解数据库,还要能够帮助他人理解数据库,话虽如此您应该知道如何保持数据库整洁有序,以便您的工作始终高效。

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总而言之,您应该记住,作为一名数据分析师,仅精通一个领域是不够的,您应该始终对学习新流程和技术持开放态度,因为该领域每天都在发展。