北京人气好的大数据分析师培训机构名单今日公布

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　　数据分析师应该掌握哪些技术

　　1）精通python

　　用行话来说：人生苦短，我用 Python。

　　这句话的表面意思是说，如果你想工作更轻松，就选择Python。我同意这句话，但我认为，还是应该理解它的更深层次的含义。也就是说，你必须不断更新你的知识体系才能很好地使用 Python。

　　很多在数据分析行业工作了8年、10年的人，都还不能说自己精通Python。充其量，是一个熟悉 Python 语法、函数、模块、和一些面向对象等知识的人。

　　如果你想成为一名合格的数据人，你必须考虑哪些问题可以通过 Python 扩展来解决。

　　另外，像 Pandas 和 SQL，它们之间有什么区别？其实它们在数据处理的方式上几乎是一样的，只是提供了、方便地处理数据的功能和方法。如果你想实际解决问题，你可以将它与 Python 一起使用。这就是为什么 Python 经常被认为是处理数据分析的较有效方法之一。

　　2) 数据架构

　　对于一些新手来说，他们可能对 Hive SQL 有一定的了解，但是如果你真的想问他 Hive 相关的问题，他们可能什么都回答不了。这是因为他们的技术并不扎实。如果想在这个行业长期发展，就必须对数据架构有更深入的了解。

　　简单地说，Hive 是一个开源数据仓库工具，主要用于存储和处理海量结构化数据。它存储在 HDFS 中并使用 Map Reduce 计算。虽然很多数据工作并不要求你精通 HDFS 和 Map Reduce 等高难度技术。但是，到较后，我们还是需要了解一些东西，了解一些基础知识的，这对我们做数据挖掘、数据分析和算法很有帮助。

　　尤其是进阶阶段，掌握这些高难度的工具，不仅会大大提高你的面试通过率，还能让你轻松实现财务自由。

　　3) 数据挖掘模型

　　笔者认为，当今社会互联网行业如此发达，年轻人的思维方式和待人方式几乎与过去完全不同。那些思想活跃、愿意学习的年轻人正逐渐被全社会认可。

　　在这种情况下，对于转行或职场新人来说，无疑是一个很好的机会。所以，希望打算转行数据分析行业的年轻人，可以多花点时间在技术上探索和学习上。例如，数据挖掘是一个很好的内容。

　　我们都知道，有些业务场景下的任务是很难通过简单的比较和交叉分析来解决的，比如分类、预测、文本挖掘等，这就是技术发挥作用的地方。

　　当数据量大时，我们很难对用户的情感、观点等进行一一分析，但我们可以利用文本挖掘的方法，准确的提取出用户的观点、主题和情感分析，从而完成我们的任务。这个技术有难度，但是学会了会对你的涨薪非常有帮助。