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首先，必須有一個(gè)明確的職業(yè)計(jì)劃進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。首先，互聯(lián)網(wǎng)是如此之大，各行各業(yè)。首先，因?yàn)槊看无D(zhuǎn)移的成本都很高，所以我們必須定義一個(gè)特定的位置，無(wú)論是金融，電子商務(wù)還是待遇。其次，職稱評(píng)審，您不能連續(xù)10年成為數(shù)據(jù)專員或數(shù)據(jù)分析師。你必須看得更遠(yuǎn)。想想數(shù)據(jù)分析師在做什么？最后，我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家仍在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析我認(rèn)為，貫穿其中的理論知識(shí)是統(tǒng)計(jì)的，即使該技術(shù)是傲慢的，所有數(shù)據(jù)處理工具也可以充當(dāng)。但這不會(huì)計(jì)數(shù)或做得不好，因此我認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)作為理論基礎(chǔ)必須貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)分析事業(yè)。

然后就是有了業(yè)務(wù)能力，您就必須知道公司在做什么，什么業(yè)務(wù)指標(biāo)。當(dāng)我加入公司時(shí)，HR對(duì)我進(jìn)行了培訓(xùn)，并說(shuō)了一句話：“沒(méi)用=沒(méi)用，有用=有用”。工作中沒(méi)有使用的技能是無(wú)用的，使用的技能很有用。即使211985年問(wèn)世，并且不了解公司的運(yùn)作方式，也只能做一些粘貼工作。

然后，我了解的計(jì)算機(jī)分為三個(gè)級(jí)別。

Excel中。 Excel我覺(jué)得無(wú)論從事什么專業(yè)，這都是一門必修課。有時(shí)，簡(jiǎn)單的處理命令可以節(jié)省您的時(shí)間。我現(xiàn)在也在學(xué)習(xí)python，但是有時(shí)效率仍然不如最基礎(chǔ)的Excel。 Excel精通，處理小規(guī)模數(shù)據(jù)我認(rèn)為根本沒(méi)有問(wèn)題。 SQL，SQL數(shù)據(jù)分析員的強(qiáng)制語(yǔ)言。我認(rèn)為主要是檢查以上內(nèi)容，我的工作也主要用于調(diào)查。 Python，我使用的不止是pandas軟件包和Numpy軟件包。在這段工作時(shí)間中，我總結(jié)了幾點(diǎn)：不斷自我更新，并投入更深的工作。

在時(shí)間分配方面，有重要而不緊急，緊急但不重要，不重要但緊急，不重要和不緊急。在此范圍內(nèi)，學(xué)習(xí)并不重要，但很緊急。您需要計(jì)劃這樣做。如果您想突破并繼續(xù)崛起，則必須從間歇性和被動(dòng)性工作轉(zhuǎn)向更具自主性和更深入的項(xiàng)目。

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數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)時(shí)間為3-6個(gè)月

3-6個(gè)月的良好學(xué)習(xí)時(shí)間不會(huì)使學(xué)生覺(jué)得學(xué)習(xí)時(shí)間太長(zhǎng)，而是可以將大數(shù)據(jù)知識(shí)完全轉(zhuǎn)換為自己的東西。只要您認(rèn)真上課，請(qǐng)按時(shí)，按量完成老師分配的任務(wù)，消化老師在課堂上說(shuō)的知識(shí)點(diǎn)。當(dāng)遇到無(wú)法解決的問(wèn)題時(shí)，請(qǐng)老師在當(dāng)天嘗試解決問(wèn)題。這兩天，然后將更多的知識(shí)付諸實(shí)踐，您會(huì)發(fā)現(xiàn)自己每天都在進(jìn)步。最后，您的大數(shù)據(jù)自然是不錯(cuò)的，而且您不必?fù)?dān)心高薪工作。

我相信，最后一個(gè)問(wèn)題也是每個(gè)人最關(guān)心的問(wèn)題：如何找出何時(shí)完成大數(shù)據(jù)。畢竟，每個(gè)人參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的初衷是就業(yè)。

根據(jù)與英國(guó)的鏈接數(shù)量，《大數(shù)據(jù)人才報(bào)告》顯示，目前英國(guó)只有46萬(wàn)大數(shù)據(jù)人才，而未來(lái)3-5年中大數(shù)據(jù)人才的缺口將達(dá)到150萬(wàn)。

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21世紀(jì)是數(shù)據(jù)時(shí)代。從2009年1月左右開始，美國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的需求已開始大幅增長(zhǎng)。因此，寧夏職稱，在美國(guó)，數(shù)據(jù)分析師已成為最熱門的職業(yè)之一。

成為合格的DataAnalyst需要什么技術(shù)背景？成為數(shù)據(jù)分析師需要很多硬和軟的技能。通常，所需的技能可以大致分為四類。

首先是對(duì)行業(yè)的知識(shí)和興趣。作為合格的數(shù)據(jù)分析員，除了具有分析數(shù)據(jù)的能力外，更側(cè)重于“ BusinessSense”，它可以幫助客戶解決實(shí)際問(wèn)題。

第二點(diǎn)是具有基本的統(tǒng)計(jì)分析和模型知識(shí)。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析師每天都在用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)技能來(lái)解釋他們的一些問(wèn)題。在數(shù)據(jù)分析中，線性回歸和決策樹是兩個(gè)常用的基本統(tǒng)計(jì)模型。

第三點(diǎn)是將使用數(shù)據(jù)處理軟件。此技能可以幫助數(shù)據(jù)分析人員節(jié)省一些時(shí)間來(lái)進(jìn)行人工檢測(cè)和分析，并為商業(yè)分析留出更多時(shí)間。另一方面，還可以減少一些人為錯(cuò)誤。 SQL和EXCEL是我們通常提到的數(shù)據(jù)處理軟件，它們通常用于少量數(shù)據(jù)的分析。 R和Python更具開源性和靈活性?，F(xiàn)在，越來(lái)越多的公司希望其數(shù)據(jù)分析人員不僅可以使用SQL和EXCEL，而且還希望他們可以具有使用R和Python編寫代碼的更多功能。

最后一點(diǎn)是通用數(shù)據(jù)分析人員與數(shù)據(jù)分析人員之間的分界線，即溝通能力。面對(duì)老板，職稱認(rèn)證，我們需要積極分享我們的想法，說(shuō)服他，并證明我們的分析是正確和有價(jià)值的。面對(duì)客戶，溝通技巧更為重要。由于許多客戶沒(méi)有相應(yīng)的學(xué)術(shù)背景，因此他們可能不了解數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)信息，因此在這種情況下，我們需要用一種更易于理解的語(yǔ)言來(lái)解釋數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

國(guó)投（寧夏）大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司成立于2018年6月，是寧夏國(guó)有資產(chǎn)投資控股集團(tuán)有限公司積極貫徹自治區(qū)第十二次代會(huì)“引金入寧”和“加快發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”精神，聯(lián)合中國(guó)的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)商九次方大數(shù)據(jù)信息集團(tuán)有限公司，發(fā)起組建的寧夏第1家國(guó)有控股大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展公司，公司注冊(cè)資本金5000萬(wàn)元，由寧夏國(guó)投集團(tuán)控股。