京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近日,全国抗击新冠肺炎疫情先进事迹报告会在广东举行,钟南山院士参会并发言,他表示九个月抗疫洗礼,各种“逆行者”深入人心,那些热衷追星、渴望“钱多事少离家近”的年轻人,开始思索处世之道,懂得了报效祖国的意义。
确实,疫情让年轻人感受到了医生的价值,促使今年高考后,广东省报考医学学生比例大幅度增加,环比之前增加了3700多人。
钟南山还提出了值得深思的灵魂拷问:学医的能赚很多钱吗?随后,他给出了答案:不能,但年轻人如此的表现,体现了做人应有的态度。
突如其来的疫情改变了很多人的生活,刷新了很多人的观念,越来越多年轻人选择大学专业时,不再以挣钱为首,而是以祖国需要、大众需求为先!
这种大环境下,像医学专业一样因疫情而走红的高考报考专业,还有大数据相关专业。
无论是6月北京突发的疫情,还是9月底青岛突发的疫情,相关部门都是利用大数据技术精准锁定疫情源头,并迅速找出接触人员进行核酸检测,阻断了疫情蔓延的步伐。
化身为稳控全局的利器,大数据收获了年轻人的青睐。不过,部分家长或老师对大数据存在误解,认为报考该专业需极佳电脑基础,其实不然。
大数据分析是研究大量且多样化数据,从中找隐藏规律并进行决策和预测的过程。早期多用于内部,特别是收集、组织和分析大量数据的机构。
如今,大数据分析工具越来越多,在各行各业逐渐普遍化,许多企业通过大数据分析,总能快人一步做出更明智的商业决策。
同时,2020高校应届生专业就业竞争力30强排行榜中数据科学与大数据技术首次入围,以就业竞争力指数190.4的成绩位列第三。
可见,未来其大数据相关专业的就业竞争力十分强大,是高考生值得选择的专业之一。然而,大数据分析并非编程,对计算机要求没那么高,小编列举些大数据分析需具备的知识和能力,仅供大家参考!
基础知识
大数据分析是在数学知识的基石上,引入了统计学,基础知识包含数学、线性代数等,这些是决定数据分析职业发展的高度。
初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
分析工具
最容易入门的数据分析工具是Excel,所以其函数、数据透视表和公式须熟练。另外,会一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门是极好滴。和数据打交道必然会接触数据库,所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。
最后,可学些主流工具,如Python或R语言,有些行业会用到SAS或其他工具,可依据行业选择。
业务知识
脱离业务的纯数据分析没任何意义,优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据,对数据进行分析才更得心应手。
沟通交流
数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通,做报告后也需进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。
学习能力
无论是数据分析,还是其他岗位,都需拥有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
——小编结语
随着科技日新月异,大数据技术必将更成熟,给人类带来了更多便利。从大数据分析所需具备的能力和基础来看,无论你是学生,还是职场人士,都能通过学习和实践,掌握大数据工具来进行分析,学以致用。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18