如何成為一名數據大牛

① 做一名數據分析師要具備什麼能力

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓

② 一文讀懂如何成為數據科學家

你為成為數據科學家做了充分的准備，但實際的工作將於你的預期大不相同。
你為成為數據科學家做好了充分的准備。你參加Kaggle比賽，看了大量的Coursera課程。你感覺已經准備好了，但數據科學家的實際工作將與你的預期大不相同。
本文探討了數據科學家新手的5個常見錯誤。這是由我在Sébastien Foucaud博士的幫助下一起總結的，他在學術界和行業領域有指導年輕數據科學家有超過20年的經驗。本文旨在幫助你更好地為數據科學家的實際工作做好准備。
誤區1 熱衷參加Kaggle比賽
你通過參與Kaggle比賽練習了數據科學技能。如果你掌握決策樹和神經網路那就再好不過了。但其實作為數據科學家，你不需要完成這么多的模型融合。記住，一般來說你將花80％的時間進行數據預處理，剩下20％的時間用於構建模型。
參加Kaggle比賽的好處在於，給出的數據都很從而你有更多的時間調整模型。但是在實際工作中則很少出現這種情況，你需要使用不同的格式和命名方式來匯總不同來源的數據。
你需要做的是，熟練掌握你大部分時間將要做的事，即數據預處理。例如抓取圖像或從API收集圖像；從Genius收集歌詞數據等。為解決特定問題准備所需的數據，然後將其輸入到計算機中開始機器學習生命周期。精通數據預處理無疑將大大幫助你成為一名出色的數據科學家，從而讓你在公司制定決策中起到關鍵作用。
誤區2 神經網路能搞定一切
深度學習模型在計算機視覺和自然語言處理領域優於其他機器學習模型。但也有明顯的缺點。
神經網路需要大量數據。如果樣本較少，那麼使用決策樹或邏輯回歸模型效果會更好。眾所周知，神經網路難以說明和解釋，因此被稱為」黑匣子「。當產品負責人或主管對模型輸出產生質疑時，你必須進行解釋，而傳統的模型更容易解釋。
有很多出色的統計學習模型，你需要了解其優缺點，並根據具體任務應該相關模型。除非是用於計算機視覺或自然語音識別等專業領域，否則傳統的機器學習演算法的成功率會更高。你很快就會發現，像邏輯回歸等簡單的模型是最好的模型。
誤區3 機器學習是產品
在過去十年機器學習大受吹捧，許多創業公司都認為機器學習能解決任何存在的問題。
機器學習永遠不應該是產品。機器學習是強大的工具，用於生產滿足客戶需求的產品的。機器學習可以用於讓客戶收到精準的商品推薦；准確識別圖像中的對象；幫助企業向用戶展示有價值的廣告。
作為數據科學家，你必須以客戶為目標制定計劃，從而你才能充分利用機器學習。
誤區4 混淆因果關系和相關性
大約90％的數據是在過去幾年中產生的。隨著大數據的出現，機器學習從業者可以獲得大量數據。由於有大量的數據需要分析評估，學習模型也更容易發現隨機的相關性。
上圖顯示了美國小姐的年齡與蒸汽、熱蒸汽和發熱物體導致的謀殺總數。根據這些數據，演算法會學習美國小姐的年齡與某些物體導致謀殺的模式。然而，這些數據點實際上是無關的，並且這兩個變數對其他變數沒有任何預測作用。
當在數據中發現模式時，要應用你的專業知識。當中是相關性還是因果關系？回答這些問題是從數據中得出分析見解的關鍵。
誤區5 優化錯誤的指標
開發機器學習模型遵循敏捷的生命周期。首先，你定義概念和關鍵指標。然後，將結果原型化。接著，不斷進行改進直到指標令你滿意。
在你構建機器學習模型時，記得要進行手動錯誤分析。雖然這個過程繁瑣且費時費力，但可以幫助你在迭代中有效地改進模型。
結語
年輕的數據科學家能為公司提供巨大價值。他們通常是自學成才，因為很少有大學提供數據科學學位。同時他們具有強烈的好奇心，並且對自己選擇的領域充滿熱情，並渴望了解更多的知識。因此對於剛入行的數據科學家來說，一定要注意以上提到的誤區。
注意以下幾點：
· 練習數據管理
· 研究不同模型的優缺點
· 讓模型盡可能簡單
· 檢查結論中的因果性和相關性
· 優化最有希望的指標

③ 如何成為一名數據科學家

保持開放的心態。如果你是一個新手，實際上並不知道什麼是數據科學，所以它完全有可能不是你想要的工作領域。要成為數據科學家需要花費大量的時間和精力，請充分了解數據科學中不好的方面，比如數據整理，以及構建數據生產流水線，而這些工作佔了數據科學家日常工作的大部分時間。

首先要做的是學習Python。盡快在MOOC上選擇相關的課程項目，當熟悉Python基本用法後，請學習如何使用Jupyter工具，並選學一些數據科學領域的網路公開課。

如果你是完全從零開始的，一開始就以高級的數據科學職位為目標可能不太好，選擇一些入門級的職位比較好，比如數據可視化或數據分析職業的需求量很大，並且市場需求也大。這些崗位的人員通常與數據科學家一起工作，一旦你積累了相關經驗，就為今後的勝任更高級的數據科學相關職位奠定了基礎。

④ 計算機，如何成為一名大牛

結合硬體熟練c語言，了解硬體是如何在軟體的操控下工作的。作為cs工程師不要糾結於具體的硬體電氣特性，除非你做firmware或者driver（還要了解框架），熟悉平台下編程介面（c介面），現在理論上你應該能夠作任何你想做的事情了，因為你有c語言這樣的利劍，還有操作系統這樣一個平台，而且還有linux，github這樣的代碼倉庫，google當然更是離不開的，我的經驗你總是能夠找到你想做的東西的參考，甚至有些很好。想進階可以讀一下linux驅動代碼，從而深入內核，進城調度，內存管理等模塊，。當然理論還是重要的，多看書，原理相關的深入之類的，為什麼我一直強調c不是c+更不是Java
之流，因為目前來說c
與硬體的結合最好，操作系統核心都是c
寫的，以及所有暴露給上層的介面，c
講究的是控制，如果用習慣了在用其他語言會有發慌的感覺，因為很多事情不知道怎麼就被幹了，。有了系統背景再去看一些高質量開源項目，不斷學習演練，進而學習面向對象語言，也不過就那麼回事吧，也只就是把數據和操作做了個綁定，起個名字叫類型，效率確實提高了，靈活性也降低了，我的理解面向對象語言其實失當膠水來用的，體現的一種粘，看場景選擇用吧，我都是c
語言底層正交模塊，python快速原型實現，再用c➕實現，最終完善性能，現在來看c➕用的好性能跟c差距沒多大，。說到現在還住要集中在底層系統和語言，其實要想成為一個大牛需要的是內功，也就是計算機課中學的各種原理雲雲，還要一定的數學涵養，加上日復一日的編碼調試，路還長。。。

⑤ 如何成為一名頂級戰鬥力的數據分析師

一、公軟體1）熟練使用excel，Access，Visio等MSOffice公軟體，可以製作相關的原型；（MS即microsoft微軟，MSOffice是微軟提供的系列軟體，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath這7個公軟體中，常用的是前4個。）2）重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速製作報表，熟練使用EXCELVBA；二、數據分析軟體及方法1）熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體，熟悉各種網站分析軟體的應用，如GoogleAnalytics、網路統計、Omniture等；2）具備相關數據分析軟體的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟體中的一個進行數據挖掘的開發工作；4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、網路統計等），並掌握分析工具的部署、配置優化和許可權管理；5）精通一種或多種數據挖掘演算法（如聚類、回歸、決策樹等）；6）熟悉維基編輯者優先；7）使用軟體的要求；（7.1）掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；（7.2）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、製表繪圖等軟體進行圖表、圖像以及文字處理；（7.3）掌握常用的數據統計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優秀的數據分析能力；（7.4）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、製表繪圖等軟體進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理。三、資料庫語言1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平台（如Hadoop）開發經驗者優先；3）熟悉資料庫原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等資料庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優先；（3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句；4）熟悉sqlserver或其他主流資料庫，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型資料庫。四、思維能力等方面1）具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力；2）溝通、協調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力；3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；4）具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；5）熟悉數據分析與數理統計理論，具有相關課程研修經歷。五、其他要求1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；2）文筆良好；3）了解seo,sem優先；4）知識要求：同時具備統計學、資料庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯網產品設計知識；5）具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。

⑥ 如何學習成為一名數據分析師

學習數據分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。

⑦ 想成為一名大數據工程師,需要具備哪些技能

1、 掌握至少一種資料庫開發技術：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運用SQL實現海量數據ETL加工處理。

2、 熟悉Linux系統常規shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統操作。

3、 有從事分布式數據存儲與計算平台應用開發經驗，熟悉Hadoop生態相關技術並有相關實踐經驗著優先，重點考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟練掌握一門或多門編程語言，並有大型項目建設經驗者優先，重點考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉數據倉庫領域知識和技能者優先，包括但不局限於：元數據管理、數據開發測試工具與方法、數據質量、主數據管理。

6、 掌握實時流計算技術，有storm開發經驗者優先。

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⑧ 如何成為一名數據科學家

簡單的說，原理和基礎都在數學這邊。線性代數（矩陣表示和運算）是基礎中的基礎，微積分（求導，極限）；數據處理當然需要編程了，因此C/C++/Python任選一門，數據結構可以學學，只是讓你編程更順手，但是編程不是數據處理的核心。

Mid-level的課程，概率論+統計（很多數據分析基於統計模型），線性規劃+凸優化（統計到最後也還是求解一個優化問題，當然也有純優化模型不用統計模型的）再高階的課程，就是些研究生的課程了，就比較specific了，可以看你做的項目再選擇選修，比如：Probabilistic Graphical Models, Nolinear Programming, Integer Programming, Machine Learning（其實機器學習，學的都是一些統計和優化），圖像處理，deep learning, 神經網路，等等等等。學到Mid-level，然後做幾個實際項目，就能上手咯。要讀Phd搞科研，才上高階的。

⑨ 如何成為大數據分析師

首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑩ 如何成為一名大數據工程師

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案

數據工程師需要對資料庫管理系統有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。