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北京数据分析师就业培训班有哪几家比较好,学数据分析推荐北京博为峰,博为峰培训学校,IT培训领跑者,注重实战能力的培训,每一个阶段的理论学习都至少配置2-3个企业级真实项目,帮助学员消化知识、学以致用,让学员掌握多平台、多环境下的核心实战技能。
大数据分析师需要学什么
1、首先,大数据分析师需要具备扎实的数学和统计基础
数学和统计学是大数据分析的基石,它们提供了数据分析的方法和技巧。分析师应该熟悉概率论、线性代数、微积分等数学概念,并了解统计学中的基本概念和方法,如假设检验、方差分析、回归分析等。这些内容可以帮助分析师理解数据背后的模式和规律。
2、大数据分析师需要精通数据挖掘和机器学习技术
数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联的过程,而机器学习则是让计算机通过学习和训练来提高性能和预测能力。分析师应该学会使用常见的数据挖掘算法,如聚类、分类、关联规则挖掘等,以及机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等。同时,他们还需要了解这些算法的原理和适用场景,以便在实际应用中选择和调整算法。
3、大数据分析师需要具备数据处理和管理的技能
大数据通常是以非结构化或半结构化的形式存在,分析师需要掌握数据清洗、数据集成和数据转换等技术,以便将数据转化为可用于分析的形式。此外,还应该熟悉常见的数据库系统和查询语言,如SQL,以便有效地管理和查询数据。
4、可视化辅助工具
数据可视化主要通过 编程和非编程两类工具实现,对于普通行业的数据分析师来说,不需要掌握编程类的可视化工具,学习麻烦而且没有必要,掌握下面几种即可:
EXCEL:excel可不仅仅只是会处理表格!你可以把它当成数据库,也可以把它当成IDE,甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。
它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表 ,但由于默认设置了颜色、线条和风格,使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此,在初期仍可使用excel解决一部分问题
BI工具:近几年冒出来的BI之秀,如TB、qlk都强调可视化,一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos。成熟的BI工具如 FineBI ()和 Tableau(国外),都很推荐。
Python:学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等,这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。
如果你不知道数据分析该学什么工具,就直接学python吧,语言学了不亏。
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