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成为Python数据分析师,需要掌握哪些技能?

来源:  |  发布时间:2021-02-16  |  浏览量:280

未来5年最稀缺最赚钱的职业和技能是什么?


访问了很多MBB和BAT的高管后,我们发现这四个字几乎占据80%的话题——数据分析。


据统计,北京地区每天急需10000+的数据分析人才,1年经验的数据分析岗位有一半月薪在20k以上。

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一家权威数据调研机构报告显示,到2025年中国数据人才缺口或将达到200万;中国商委会数据分析部的统计显示:未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万+



现在,数据分析才是风口。


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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

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数据分析师的三大任务


  • 分析历史
  • 预测未来
  • 优化选择


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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

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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

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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。


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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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