Kann man die Datenanalyse von Grund auf erlernen?

Lernen Sie die Datenanalyse von Grund auf?

1. Wie lange dauert es, die Datenanalyse zu erlernen?

Jeder hat unterschiedliche Lernfähigkeiten und -grundlagen, daher ist auch der Lernzyklus der Datenanalyse unterschiedlich. Darüber hinaus müssen die Studieninhalte anhand der eigenen Entwicklungsrichtung ausgewählt werden, sodass die Studienzeit stark variieren kann. Im Allgemeinen dauert es für Lernende ohne Grundkenntnisse höchstens fast drei Monate, um eine systematische Ausbildung zu absolvieren. Hier möchte ich den „Datenanalysekurs, den jeder lernen kann“ von Boxue Valley empfehlen, der sich auf die Förderung der Datenverarbeitungsfähigkeiten, Datenanalysefähigkeiten und Data-Mining-Fähigkeiten von Datenanalysten konzentriert. Der Kursinhalt umfasst Datenbankmanagement, Methoden der statistischen Theorie, Daten Analysieren Sie die Anwendung gängiger Software auf Data-Mining-Algorithmen usw. und erklären Sie systematisch eine Reihe von Datenanalyseprozesstechnologien. Nach Abschluss des Kurses können die Lernenden direkt das Niveau eines fortgeschrittenen Datenanalysten erreichen.

2. Was sollte ich über Datenanalyse lernen?

(1)Statistiken

Statistiken sind die Grundlage der Datenanalyse und ein wichtiger Inhalt, den Anfänger beherrschen müssen. Das Erlernen der grundlegendsten statistischen Kenntnisse kann die meisten täglichen Analyseanforderungen lösen. Daher wird Anfängern dringend empfohlen, mit der Statistik zu beginnen. Statistiken entwerfen Wahrscheinlichkeit, Verteilung, Stichprobe, lineare Regression, Zeitreihen, statistische Schlussfolgerung usw.

(2)SQL

SQL ist einer der Kerninhalte der nullbasierten Lerndatenanalyse. Wenn die Daten, die Sie analysieren möchten, eine Million Ebenen überschreiten, benötigen Sie eine Datenbank, um sie zu lösen, und das Abrufen von Daten aus der Datenbank basiert auf der SQL-Sprache. Sie können MySQL als Lernobjekt verwenden, einige grundlegende Datenbankprinzipien wie das Datenbankparadigmendesign kurz verstehen und sich auf das Erlernen der SQL-Sprache konzentrieren. Für praktische Übungen können Sie selbst eine MySQL-Datenbank installieren.

(3)Excel

Wenn es um Excel geht, denken manche vielleicht, dass es sehr einfach ist, aber Excel ist tatsächlich ein leistungsstarkes Werkzeug. Als Kernwerkzeug für Datenanalysten umfassen die spezifischen Lerninhalte Excel-Funktionsfähigkeiten (Suchfunktionen, statistische Funktionen, logische Funktionen), Excel-Schnellverarbeitungsfähigkeiten (Formatanpassung, Suchpositionierung, Tastenkombinationsfähigkeiten usw.) und Excel-Visualisierungsfähigkeiten ( Kombinationsdiagramme, Balkendiagramme, Datenblasenkarten).

(4)Data Mining, maschinelles Lernen

Dieser Teil kann optional erlernt werden. Da die statistische Analyse grundsätzlich 70 bis 80 % der Anforderungen der täglichen Datenanalyse erfüllen kann, sind Data Mining und maschinelles Lernen schwieriger und der Schwellenwert liegt etwas höher. In diesem Teil geht es hauptsächlich um das Verständnis der grundlegenden Konzepte und Theorien des Data Mining und des maschinellen Lernens. Zum Beispiel: Klassifizierung, Clustering, Regression, Entscheidungsbaum, Bayes-Theorem usw.

(5)Python

Da Python über viele leistungsstarke Bibliotheken von Drittanbietern verfügt, ist Python ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse und eine Programmiersprache, die man für die Datenanalyse unbedingt erlernen muss. Zum Beispiel Numpy, Pandas, Matplotlib und Python-Plotting, Sklearn und Grundlagen des maschinellen Lernens usw. Obwohl Python ein wichtiges Werkzeug für die Datenanalyse ist, variiert der Grad der Python-Beherrschung je nach Karriereentwicklungsrichtung.

(6) Kenntnisse im Produktbetrieb

Einige Leute haben möglicherweise von der Position des Produktbetriebs gehört. Für Datenanalysten, die sich zu einer Managementroute entwickeln möchten, ist der Produktbetrieb ein Muss. Tatsächlich ist das Wissen über den Produktbetrieb nicht kompliziert. Es besteht darin, die Indikatoren entsprechend Ihren eigenen Geschäftsanforderungen bis ins kleinste Detail aufzuschlüsseln und dann zwei Datenanalysemethoden zu verwenden: Jahr für Jahr und Monat für Monat.

Ich studiere weder Mathematik noch Statistik. Wenn Sie sich mit der Datenanalyse befassen möchten, können Sie dies selbst tun

Es ist ok. . . . Aber man muss wirklich durchhalten

Ich habe zunächst Psychologie studiert und später in einem Marktforschungsunternehmen gearbeitet, weil ich Datenanalysen nutzte, also habe ich es mir selbst beigebracht,

SPSS wird fast ausschließlich von mir selbst unterrichtet, ich habe jedoch auch jeden Tag Zeit zum Lernen gefunden, nachdem ich von der Arbeit nach Hause gekommen bin Die Zeit besteht hauptsächlich aus Lernen. Am Sonntag werde ich mich ausruhen und einkaufen gehen

Amos ist das Gleiche. Ich schlage vor, dass Sie es ohne jede Grundlage lernen. Wie auch immer, ich habe SAS nicht gelernt, weil ich es auch selbst lernen kann Ich bin seit Kurzem arbeitsfrei und lese und übe abends immer noch ein Buch mit dem Titel „SQL in a Simple Language“. Jetzt habe ich es geschafft und die vorherigen Teile habe ich im Grunde gemeistert.

Das ist meine Erfahrung. Wer lernen will, muss durchhalten und die ganze Zeit nutzen.

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