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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
1 ]) H2 r0 L+ p6 C% [基础知识
9 F/ c) R' Z3 ?统计学% a( z$ U/ C/ \: Y2 ]/ I* W
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
+ Y7 W. r' C0 L5 l& d, V( T' ` z基本的分类算法:决策树、随机森林等;
" g: t- R, T4 }' g0 p7 {6 [ { x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9 @. p4 }9 Y5 T# r, w
PPT
0 U. S, W" C, b- J$ a( a6 qPPT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
# y# u8 h& [2 x' F/ v6 mExcel 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。
SQL( p& t" O2 v. C- O5 n/ y6 m
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- v9 d% I) t- X: ~
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!
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