京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对于数据分析行业很多人不是很了解,人们只是听到了数据分析这个行业前景和薪资不错,但是对于数据分析行业并不是很清楚,尤其是对于数据分析师所需要的技能不是很了解,一般来说,数据分析行业需要懂业务、懂管理以及懂分析即可。但是要想成为数据科学家就没那么简单了,数据科学家还需要学会计算机科学、数学、统计学、数据挖掘、数据可视化、计算机编码能力等等技能,而数据工程师需要学习的知识也是比较多的,下面就给大家介绍一下具体的内容。
首先,如果成为一个优秀的数据分析师,那么你就必须要懂得业务。什么是懂的业务,就是熟悉自己的行业知识。知道自己的公司业务以及工作流程,如果这些都不知道,那么分析的数据的准确性就很容易被别人质疑。其次就是懂得管理。什么是懂管理呢?懂管理就是搭建数据分析框架的要求,以及针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。懂得管理是一个数据分析师必备的素质。最后也是最重要的就是懂得分析,懂得分析就是指掌握数据分析基本原理与一些有效的方法进行数据分析,这样通过分析得出一个重要的结果。
那么数据科学家所需的技能是什么呢?数据科学家首先需要学习计算机科学,一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。学习了计算机科学等知识就需要学会数学、统计、数据挖掘等知识。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境r语言最近备受瞩目。r语言的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。处理上面需要的知识外,数据分析师还需要重视数据可视化的知识。这是因为信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,需要使用一系列工具从而使分析结果可视化,这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。
介于数据分析师和数据科学家的职业是数据工程师,那么数据工程师需要学习什么知识呢?一般需要学习数学及统计学相关的知识。只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。当然还需要学习计算机编码能力。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素,因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,大家必须要自己动手去做出数据处理。最后也是需要学习不同行业的知识。数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
以上的内容就是数据分析行业各个阶段的所需要的技能的具体内容了。如果你想要成为一名优秀的数据分析师,要懂业务、还有就是具有编程、计算机科学相关的专业背景;当然还要具有计算机编码能力。希望以上的内容可以对您有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26