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AI时代就业指南: 数据分析师入门指南(持续更新中)


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入门

经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办?并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考!欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注。

Q1:大数据是什么?

答:从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

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Q2:大数据有哪些职位和工作机会?

答:大数据主要有以下职位:
1)数据分析师Data analyst:指熟悉相关业务,熟练搭建数据分析框架,掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法,进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2)数据架构师Data architect:对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导,包括需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3)大数据工程师Big DataEngineer:收集和处理大规模的原始数据(包括脚本编写,网页获取,调用APIs,编写SQL查询等);将非结构化数据处理成适合分析的一种形式,然后进行分析;根据所需要的和专案分析商业决策。
4)数据仓库管理员Data warehousemanager:指定并实施信息管理策略;协调和管理的信息管理解决方案;多个项目的范围,计划和优先顺序安排;管理仓库的各个方面,比如数据外包,移动,质量,设计和实施。
5)数据库管理员Database manager:提高数据库工具和服务的有效性;确保所有的数据符合法律规定;确保信息得到保护和备份;做定期报告;监控数据库性能;改善使用的技术;建立新的数据库;检测数据录入程序;故障排除。
6)商业智能分析员Businessintelligence analyst:就工具,报告或者元数据增强来进行传播信息;进行或协调测试,以确保情报的定义与需求相一致;使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户;综合目前的商业只能和趋势数据,来支持采取行动的建议;维护或更新的商业智能工具,数据库,仪表板,系统或方法;及时的管理用户流量的商业情报。
7)数据库开发员Databasedeveloper: 设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统;优化数据库系统的性能效率;准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目;对数据库系统进行空间管理和容量规划;建立数据库表和字典;参与数据库设计和架构,以支持应用程序开发项目;执行数据备份和档案上定期;测试数据库,并进行错误修正;及时解决数据库相关的问题;制定安全程序,以保护数据库免受未经授权的使用;评估现有的数据库,并提出改进建议的执行效率;开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

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Q3:大数据行业薪资多少?

答:大数据行业的薪资比一般行业薪资普遍较高,因为这个行业的人才供不应求。据数据分析

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薪资查询网站
看准:http://www.kanzhun.com/salary/1062/

Q4:数据分析师怎么入门?

答:可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求 :
  1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;
  2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;
  3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;
  4. 对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳;
  5. 具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;
  6. 富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战


学习指南&学习路线图
数据分析入门常见问题
从文科生到数据分析师(全)
如何系统开始学习数据分析
数据分析师学习路线图

Q5、数据分析师入门书籍有哪些?

答:数据分析师入门书籍,首先得了解数据分析师的工作职责。参照Q5,概括来说就是需要知识:
理论类:统计学、概率论、大数据背景
《漫画统计学入门》涵盖了现代统计学的所有精髓:数据的汇总、整理;随机变量;伯努利实验;中心极限定理;假设检验;估计置信区间;林林总总,所有这一切都在书中用简洁、明了的文字和妙趣横生的插图加以了解释。
《概率论与数理统计》该课程是高等理工院校工科、经济、管理各专业的一门重要基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握《概率论与数理统计》的基本概念、基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
语言类:SQL、R、Pathon (SQL基础一、SQL基础二)
工具类:excel、spss、sas
实践类:数据挖掘和数据分析案例和应用

Q6、非统计、计算机专业学习数据分析,如何入门?

答:参考Q4中对于没有专业基础的学习路线图。
从文科生到数据分析师(全)

Q7:数据分析师有国家认可的职业资格考试吗?

答:这个问题也经常有学员咨询到,但是大家都陷入了一个误区。有国内认可的证书吧?没有!既然数据分析在国内刚起步,很多企业都是在自己摸索前进,所以目前国内并没有类似CFA,注会等国家认可的证书。
证书的作用或许可以做一个敲门砖,但是大家不要陷入了这样的一个依赖,更不要被社会上靠打着唯一认证证书名义的机构所误导。了解自己最需要充电的内容,加强学习,方为上计。
目前国内比较有影响的是CDA和CPDA两个行业协会的认证标准。CDA是美国数据分析师行业协会,CPDA是北京商业协会的;CPDA偏战略投资、金融、项目管理这块,CDA偏统计基础,数据挖掘算法方面,互联网应用。二者讲的数据分析工具差不多,差别主要在于教学思路,CDA更侧重应用和实践。

获取CDA数据分析师等级认证证书,则需要参加全国统考,一年两次,此认证证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。
详情阅读:http://www.ppvke.com/Answer/?/question/304

Q8:我现在的工作有一点数据分析的模块,自从上微博后了解到还有专门从事数据分析工作,我现在想做这一行,但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟,请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备?

A:很简单,我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求 :
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL;
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作;
4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳;
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;
6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。
另外可以再看下:
数据分析师的基本素质:http://www.ppvke.com/Answer/?/question/784
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spark零起步 - 有梦想,一切皆有可能

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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

wainly

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终于找到一个较好的文章了~~~慢慢学习咯

小绒珥

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真的是收益匪浅,终于找到一个工作的方向~~~

A360陆勤 - 想方设法从数据中寻找洞见。

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总结的非常全面,很有参考价值。

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