如何成为数据分析师:数据分析师职业的编程技能 ?
R 和 Python 是数据分析师掌握的两种的编程语言。 虽然 R 支持统计计算和图形,但 Python 的易用性使其成为用于大型项目的好语言。
R编程
在谈论 R 时,您应该关注某些领域,以更好地掌握语言和您的工作。
Dplyr 充当 R 和 SQL 之间的桥梁。 它不仅可以翻译 SQL 语言中的代码,而且还可以与两种类型的数据一起使用。
ggplot2 是一个帮助用户迭代构建绘图的系统,如果需要,以后可以根据图形对其进行编辑。 此外,两个 Ggplot2 子系统很有用:ggally(帮助准备网络图)和 ggpairs(矩阵)。
数据分析师是做什么的?
大数据分析师职责
在大部分的公司中,负责层到第三层的岗位是DBA,他们主要负责管理源数据,建立数据仓库,然后做统计分析;负责第四层和第五层的岗位是数据分析岗位,他们主要负责数据挖掘和数据分析以及数据的可视化展示,技术含量和难度远大于DBA,同时,还要求有业务能力,直接影响到决策者的决定。
在此,我推荐我比较常用的R语言(后续,我会对R语言做一个专题,分享我在实战中对R语言的使用,同时,我也会上传我在各类技术社区线下分享中的专题,比如,中生代社区、大数据俱乐部、CSDN线下活动、整洁代码俱乐部等)。R语言覆盖了第三层一直到第五层,包括数据的统计分析、算法、数据可视化、挖掘等,也就是说,R语言可以做统计分析、数据挖掘、以及数据的可视化。
咨询详情
课程简介
掌握数据分析基础理论和常用分析法,并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
掌握数据分析和数据挖掘高级算法,操作相关软件应用于实际案例。
将数据分析技能与具体业务结合,在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
课程从理论到应用,系统进阶,由浅入深,偏于实际应用
有一定R语言编程基础,想从事机器学习算法应用类岗位
已工作1-3年,个人发展遭遇瓶颈,希望进阶的的数据分析师
负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
有数理统计基础
深入业务,理解业务运作逻辑,利用数据分析手段,对业务数据指标进行数据监测、业务分析,包含但不限于业务过程和项目运营指标,业务结果指标等;
业务数据分析体系设计,例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系,激励分析体系等;
业务项目专项分析,数据产品需求分析,对接数据产品建设;
本科以上学历,经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业,3-5年数据分析工作经验;
练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度,具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。
课程大纲