精通教育學和數據分析可以干什麼

『壹』 數據分析師主要工作做什麼

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

『貳』 數據分析師主要做什麼

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那麼怎麼獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
獲得了數據以後，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？
就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟體。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於數據分析師來說並不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

『叄』 參加大數據培訓能找什麼樣的工作

參加大數據培訓能找什麼樣的工作？

大數據

學習大數據可以從事很多工作，比如說：hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位！不同的崗位，所具備的技術知識也是不一樣的，需要從各個方向學習，逐個擊破！

『肆』 學習數據科學的就業方向有哪些

學習數據科學的就業方向有很多，以下這些是比較熱門的職業：

1、數據分析師。數據分析師側重於利用統計學、數學等知識進行數據挖掘，日常的主要工作內容為收集數據、清洗數據、然後做一些分析或可視化處理，對編程語言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。

2. 商業分析師。商業分析師和純數據科學家都是使用數據的專家，但工作內容是有比較大差別的。通常，商業分析師要對某專業領域具有深入的了解和深刻的認識，商業敏感度高，擅長於從某一領域的數據中挖掘信息，以此評估過去、現在和未來可能的經營業績。確定最有效的分析模型和途徑，為商業用戶提供和解釋解決方案。

3.數據工程師。作為一個新興的職業類型， 數據工程師更傾向於掌握 「戰術層面」 的具體數據技能，專注於使數據可用並能夠在生產環境中對數據進行處理，如具體的編程語言、操作系統與資料庫等；而數據科學家更傾向於「戰略層面」的數據技能，如數據分析、數據挖掘、統計分析、機器學習等。

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