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成为Python数据分析师,需要掌握哪些技能?

2020-11-13 17:44 点击咨询
前段时间,猎聘发布的《2019上半年中高端人才就业现状大数据报告》中提到,2020年到2025年间,中国的数据人才缺口将达到1400万。 
 
除了互联网和金融行业,未来制造行业也将转型步入数字化企业,可以说数据分析师的就业前景十分广阔了。好的数据分析师一个月不止16000+。现在,数据分析才是风口。
 
 
数据分析师需要具备的技能
 
熟悉Excel数据处理
 
数据敏感度较强
 
熟悉公司业务和行业知识
 
掌握数据分析方法:相关分析法;回归分析法;聚类分析法;判别分析法;主成分分析法;因子分析法;对应分析法;时间序列;对比分析法;分组分析法;交叉分析法;结构分析法;漏斗图分析法;综合评价分析法;因素分析法;矩阵关联分析;基本分析方法;高级分析方法
 
数据分析师的三大任务:分析历史;预测未来;优化选择。
 
数据分析师要求的8项技能:
 
统计学:统计检验、P值、分布、估计
基本工具:Python、SQL
多变量微积分和线性代数
数据整理
数据可视化
软件工程
机器学习
数据科学家的思维:数据驱动;问题解决
 
数据分析师要求的三大能力:统计学基础和分析工具应用;计算机编码能力;特定应用领域或行业的知识。
 
数据分析很重要的学科基础是数学,但是数学不好也没有关系,可以用Python来帮助学习。
 
Python不仅是一门编程语言,而且是数据挖掘机器学习等技术的基础,方便建立自动化的工作流;
 
Python入门不难,它对数学要求并不是太高,重要的是需要知道如何用语言表达一个算法逻辑;
 
Python有很多封装好的工具库和命令,我要做的是用哪些数学方法解决一个问题,并构建出来。
 
要想快速入门Python数据分析,就要使用好Python相关的工具包:
 
(1)Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区,采用python进行科学计算的趋势也越来越明显。
 
(2)由于Python有不断改良的库,使其成为数据处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序,其中:
 
常用数据分析库:Numpy,Scipy,Pandas,matplotlib
常用高级数据分析库:nltk,igraph,scikit-learn
 
 
(3)作为一个科学计算平台,Python的能够轻松集成C、C++以及Fortran代码。
 
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