不知道你有没有看过这样的一句话:
15岁觉得游泳难,放弃游泳,
18岁遇到一个你喜欢的人约你去游泳,你只好说“我不会”。
18岁觉得英文难,放弃英文,28岁出现一个很棒但要会英文的工作,你只好说“我不会”。
人生前期越嫌麻烦,越懒得学,后来就越可能错过让你动心的人和事,错过新风景。
转行这个词,我常常听到身边的朋友谈起,很多人对于转行非常的敏感。比如,我的一位好友在一个行业已经待了三年,突然遇到了发展瓶颈,想要转行,那对于他来说可能是一件很难的事情,因为他不仅要考虑学习能力、还要考虑家庭。
但是如果这个行业真的已经没有你施展空间,薪资也无法上涨,那你可能真的要重新规划自己的努力方向了。
互联网时代,谁都希望能拥有一份高薪又有前景的工作!现如今大数据与人工智能热潮,相信会有很多对数据分析感兴趣的小伙伴。但是对于数据分析的零基础小白们,他们并不知道进入数据分析行业需要学什么,也不太清楚数据分析师平时工作都在干什么。今天特意给大家一些建议,希望对你们有所启发。
(1)数学与统计基础:数据分析是运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析,挖掘出其潜在规律及价值,为经营决策提供科学严谨的理性依据。
(2)运用分析工具:基础工具我们需要掌握Excel与 统计分析工具SPSS的用法。
(3) SQL数据库语言:数据的存储便离不开使用数据库,需掌握 SQL数据库语言在 关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。
(4) 数据挖掘、 机器学习:这部分可以选择性学习。主要是了解 数据挖掘和 机器学习的基本概念和理论。比如:分类、 聚类、回归、 决策树、贝叶斯定理等。
(1)数据采集端:主要负责采集相关数据,这些数据既可以来自埋点,也可以来自爬虫】。
(2)数据工程端:主要负责结构化存储海量数据,使得采集到的数据以及历史数据以最优化的方式被存储以及调用,涉及到的知识点在于数据库方面,从最基础的 SQL到 Hadoop 集群、 分布式存储、No SQL等。
(3)数据分析端:主要负责将待挖掘的 数据清洗、挖掘、分析,给出数据背后的洞察和建议,此方向又可细分为偏业务的数据分析和偏技术的 数据挖掘。
(1) 数据挖掘工程师:看重数据技术,比如统计学基础、数据库操作( SQL等)编程基础( python等)、 机器学习基础(分类模型等)。
(2)算法工程师:看重理论基础,比如 机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法。
4.如何学习
这里的话,推荐大家可以看下我们平时的一些免费视频、资料,如果非常感兴趣,可以咨询小编哦。
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