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学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等
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统计学3 ]3 c% m" U* J/ }8 ]
需要从基础的统计理论出发,到基本的统计分析,最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。 机器学习
( n- Y2 v |- o1 C+ [, u基本的分类算法:决策树、随机森林等;
' z7 y8 N9 J6 @6 t2 e基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等 工具技能学习
: W6 A1 J4 f: N p dPPT6 ~4 A$ [* ]6 b% @: O
PPT作为主流汇报、展示工具,是将分析关键结果传递给其他的重要手段。学好PPT可以提升沟通和消息传递效率,也是数据分析师必备的技能。 Excel
$ |3 d- g; Y9 ^7 S. Y, m: LExcel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了.应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算 Excel 入门,其次 Excel 最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻很多工作。 SQL6 A* R% l" S. S9 ~8 m/ A% }9 z3 R
要想获取数据,肯定就要和数据库打交道,因此SQL肯定是要掌握的,在招聘要求中,SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。 Python- B/ c: v+ y9 M' I+ \) E8 I# Y
Python作为目前最火的编程软件之一,确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力,也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。 所以,如果你是真的想系统地去学习数据分析,learning by doing 的形式,这MetaDataPlus0基础数据分析培训课程很适合你! 扫码咨询课程: ' U" _: e6 b8 _! f# t
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