
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
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10