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[資料] 成為Python數(shù)據(jù)分析師,需要掌握哪些技能

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發(fā)表于 2021-8-5 15:13 | 只看該作者 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
前段時(shí)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(bào)告》中提到,2020年到2025年間,中國(guó)的數(shù)據(jù)人才缺口將達(dá)到1400萬(wàn)。
除了互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè),未來(lái)制造行業(yè)也將轉(zhuǎn)型步入數(shù)字化企業(yè),可以說(shuō)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(gè)月不止16000+。現(xiàn)在,數(shù)據(jù)分析才是風(fēng)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(qiáng)
熟悉公司業(yè)務(wù)和行業(yè)知識(shí)
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(duì)應(yīng)分析法
時(shí)間序列
對(duì)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(píng)價(jià)分析法
因素分析法
矩陣關(guān)聯(lián)分析
基本分析方法
高級(jí)分析方法
二、數(shù)據(jù)分析師的三大任務(wù)
分析歷史
預(yù)測(cè)未來(lái)
優(yōu)化選擇
第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項(xiàng)技能
統(tǒng)計(jì)學(xué)
統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、P值、分布、估計(jì)
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(jī)器學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
問(wèn)題解決
第四、數(shù)據(jù)分析師要求的三大能力
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)和分析工具應(yīng)用
計(jì)算機(jī)編碼能力
特定應(yīng)用領(lǐng)域或行業(yè)的知識(shí)
第五數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析很重要的學(xué)科基礎(chǔ)是數(shù)學(xué),但是數(shù)學(xué)不好也沒(méi)有關(guān)系,可以用Python來(lái)幫助學(xué)習(xí)。
Python不僅是一門編程語(yǔ)言,而且是數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的基礎(chǔ),方便建立自動(dòng)化的工作流;
Python入門不難,它對(duì)數(shù)學(xué)要求并不是太高,重要的是需要知道如何用語(yǔ)言表達(dá)一個(gè)算法邏輯;
Python有很多封裝好的工具庫(kù)和命令,我要做的是用哪些數(shù)學(xué)方法解決一個(gè)問(wèn)題,并構(gòu)建出來(lái)。
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(diǎn)是擁有一個(gè)巨大而活躍的科學(xué)計(jì)算社區(qū),采用python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的趨勢(shì)也越來(lái)越明顯。
2)由于Python有不斷改良的庫(kù),使其成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)的一大代替方案,結(jié)合其在通用編程方面的強(qiáng)大實(shí)力,完全可以只是用Python這一種語(yǔ)言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。其中:
常用數(shù)據(jù)分析庫(kù)
Numpy
Scipy
Pandas
matplotlib
常用高級(jí)數(shù)據(jù)分析庫(kù)
nltk
igraph
scikit-learn
(3)作為一個(gè)科學(xué)計(jì)算平臺(tái),Python的能夠輕松集成CC++以及Fortran代碼。

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