大数据分析师的入门标准有哪些？
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-10 16:28
大数据分析师入门标准：
1、SQL
做大数据分析，数据是基本，数据的来源有很多，可能是第三方提供的数据，也可能是自己爬虫爬取的。但企业里更多的情况是，数据是存储在数据库里的，如何在数据库里选取自己想要的、有约定条件的数据，怎么建立多表之间的联系就是SQL这部分需要掌握的技能，SQL也是大数据分析最基础的技能。
2、统计学
统计学可以分为描述性统计和推断统计。推断统计是统计学里的核心内容，统计学家一直在做的事情就是怎么根据样本来评测总体；方差分析、回归、聚类分析、主成份分析、时间序列分析等都是以后做大数据分析可能有到的理论知识。这里推荐中国人民出版社贾俊平的《统计学》，是非常经典的统计学习教材。
统计分析工具有哪些呢？统计分析软件很多，这里简单介绍主流的3种。
1、SPSS
作为一款菜单式操作软件要比编程性软件入门简单，主要优点就是好上手。事实上，统计学专业常常在学习统计学原理之后学习SPSS的操作学习，对理论知识进行一个实践。如今，SPSS在企业中常做数据量相对小的、数据质量较好的数据分析，如调查问卷后的数据进行分析。就业需求面的话现在来说相对没有那么广，不过对统计学理论的理解是有帮助的，推荐高等教育出版社张文彤的《SPSS统计分析基础教程（第2版）》。
2、R语言
R语言与起源于贝尔实验室的S语言相似，R也是一款开源的为统计计算和数据可视化而生的软件，R的功能非常丰富，所以R的学习曲线也较为陡峭。经典的R学习书如人民邮电出版社的《R语言实战（第2版）》。
3、Python
跟R一样，Python也是一种动态编程语言，R跟Python的受欢迎程度时常变动，近年来，由于Python有不断改良的库（主要pandas），和大数据、人工智能等兴起，企业越偏好用Python，Python由于其解释性和功能的强大，因此市面上关于Python的书籍特别多，光是利用Python做数据分析这个方向就已经很多了，大家看的多的话推荐Wes McKinney的《利用Python进行数据分析》。
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