‘壹’ 数据分析师主要工作做什么
数据分析是干什么的?
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看,至少有5类分析经常做:
工作开始前策划型分析:要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析:预测一下目前走势,预计效果
工作中的监控型分析:监控指标走势,发现问题
工作中的原因型分析:分析问题原因,找到对策
工作后的复盘型分析:积累经验,总结教训
‘贰’ 数据分析师主要做什么
数据分析师工作的流程简单分为两部分,第一部分就是获取数据,第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先,我们要知道,获取相关的数据,是数据分析的前提。每个企业,都有自己的一套存储机制。因此,基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础,再学习下其中细节的语法,基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后,都要根据需要,把相关的数据获取到,做基础数据。
获得了数据以后,才能够进行数据处理工作。获取数据,把数据处理成自己想要的东西,是一个关键点。很多时候,有了数据不是完成,而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好,只有数据跟需求结合起来,才能发挥数据的价值,看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好,何谈从数据中发现问题呢?
就目前而言,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的,一般来说,SPSS 轻量、易于使用,但功能相对较少,适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件,提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大,且支持编程扩展其分析能力,适合复杂与高要求的统计性分析。
‘叁’ 参加大数据培训能找什么样的工作
大数据
学习大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位!不同的岗位,所具备的技术知识也是不一样的,需要从各个方向学习,逐个击破!
‘肆’ 学习数据科学的就业方向有哪些
学习数据科学的就业方向有很多,以下这些是比较热门的职业:
1、数据分析师。数据分析师侧重于利用统计学、数学等知识进行数据挖掘,日常的主要工作内容为收集数据、清洗数据、然后做一些分析或可视化处理,对编程语言有一定的要求,如R,Python,Javascript,C/C++,SQL等。
2. 商业分析师。商业分析师和纯数据科学家都是使用数据的专家,但工作内容是有比较大差别的。通常,商业分析师要对某专业领域具有深入的了解和深刻的认识,商业敏感度高,擅长于从某一领域的数据中挖掘信息,以此评估过去、现在和未来可能的经营业绩。确定最有效的分析模型和途径,为商业用户提供和解释解决方案。
3.数据工程师。作为一个新兴的职业类型, 数据工程师更倾向于掌握 “战术层面” 的具体数据技能,专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理,如具体的编程语言、操作系统与数据库等;而数据科学家更倾向于“战略层面”的数据技能,如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。
想要了解更多关于数据分析师就业方向的信息,可以咨询一下CDA认证机构。CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。