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洛阳西工区大数据hadoop培训班

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2024-11-25
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懂设计懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

领域专业知识是数据分析师不可或缺的核心能力



随着职业的深入,分析师不仅需要掌握基础的工具和业务知识,还需对算法和技术有深入的了解。业务知识不仅仅是关于数据操作,更包括对业务逻辑、需求的理解,以及如何针对具体问题设计有效的分析方法。

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为了真正体现数据分析的价值,分析师需要对行业现状和业务场景有深入的了解,明白数据背后的逻辑。此外,熟悉各种业务指标,如DAU、MAU、留存率等,也是必不可少的。

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数据可视化是数据分析师的核心技能之一

对于初级数据分析师,掌握使用Excel和PPT制作基础图表和报告,确保数据清晰展示是关键。而高级数据分析师则需探索更先进的数据可视化方法,

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利用高效工具,根据需求创建既简单又复杂的、适合观众的数据可视化内容。此外,数据挖掘工程师也需要了解一些数据可视化工具,进行复杂图表的制作。

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就业前景分析

大数据开发工程师:负责大数据平台的搭建、优化和维护,以及大数据应用的开发和部署。
数据分析师/科学家:通过收集、处理、分析和挖掘数据,为企业提供业务洞察和决策支持。
数据产品经理:结合业务需求和技术能力,设计和推动大数据产品的开发和优化。

金融数据分析师:运用大数据分析技术,对金融市场、投资组合、风险管理等方面进行深入分析
量化分析师:利用数学、统计学和计算机科学知识,开发量化交易策略和风险管理模型。

 物联网数据分析师:从物联网设备收集的数据中提取有价值的信息,用于设备优化、故障预测等。
人工智能工程师:结合大数据和人工智能技术,开发智能应用,如智能客服、智能推荐等。

扫清知识死角,精选经典内容



python基础
    python开发环境搭建;python快速入门;python数据类型;python输入和输出;python分支语句;python循环语句;python字符串;python列表;python元件、集合、字典;python公共操作和推导式等。



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    爬虫基础;request;数据提取;selenium;反爬;mongo数据库;scrapy等。



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    概述;安装;快速入门;共享数据库连接;转换的插入更新;转换的条件判断;转换与作业综合实战

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