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$ b8 [# n4 f5 g7 A学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等- B$ M2 h, t! l7 C% j# N6 [+ C
基础知识
; }, R( Q9 K6 f* {统计学
* r: s& u, w9 t! S8 Q* I! C& I" S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+ r- W5 |8 {$ W) P2 k! a7 A# u
基本的分类算法:决策树、随机森林等;
! p% P: S1 D3 F V6 T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, m' [. G: n, J& e* S4 Y
PPT" b# T3 S/ d N
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% T5 Q5 j9 o, ]0 n
Excel 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$ B( c$ ?% u# R; T2 E; 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) Z& b1 i5 f: u: [4 }
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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