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学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等: a. I) o2 K' b+ V/ U4 Y5 N
基础知识
; E& L0 j7 }: T* q统计学
$ n! H& D- B# ~ N5 J/ N0 W2 R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8 P# C/ \4 U8 J6 e
基本的分类算法:决策树、随机森林等; F0 i; V8 G' e7 p6 G
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8 O7 P, c3 K( _7 b& W$ t
PPT
% k7 e& ^$ T; }: e, f) ~8 oPPT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 W2 A1 W! F' f& Q9 p0 {" [: \3 B
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; @) ^% Y" x/ x/ x
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
0 L% l7 S! ?% E1 G) r7 I, _ }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! 扫码咨询课程:
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