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2 y7 B2 ]+ L2 J2 u" Q学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等
7 @' b/ T/ ]) w$ w! m+ ~基础知识
+ C; G q9 w U/ g' l统计学, Q2 Y+ D2 A8 N
需要从基础的统计理论出发,到基本的统计分析,最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
机器学习
) v- S$ X$ I, M/ L; P基本的分类算法:决策树、随机森林等;
0 `3 S& h; K& y, Q5 w/ [基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
工具技能学习' }$ N. u- U( H3 s1 S( Z
PPT, X" r! L9 g# d/ `& o2 v
PPT作为主流汇报、展示工具,是将分析关键结果传递给其他的重要手段。学好PPT可以提升沟通和消息传递效率,也是数据分析师必备的技能。
Excel
8 Q, U+ a! k% f/ n; D- e. {- s7 SExcel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了.应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算 Excel 入门,其次 Excel 最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻很多工作。
SQL- {, t+ O$ \" d: J; [! {6 u
要想获取数据,肯定就要和数据库打交道,因此SQL肯定是要掌握的,在招聘要求中,SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
Python& g- M! u6 H, {* q
Python作为目前最火的编程软件之一,确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力,也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。
所以,如果你是真的想系统地去学习数据分析,learning by doing 的形式,这MetaDataPlus0基础数据分析培训课程很适合你!
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