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数据分析师专业培训:数据分析师岗位与技能要求

作者:张老师 浏览次数: 2020-07-29 18:20
数据分析师,其实在行业当中早已有之,但是真正开始得到广泛的重视,不得不说,还是有大数据的功劳的。大数据趋势下,数据成为企业的重要资产,而要从资产当中得到价值线索,需要数据分析师的加入。今天的数据分析师专业培训分享,我们来聊聊数据分析师岗位与技能要求。

首先,作为数据分析师,最基本的功底就是需要掌握那些最经典的数据分析方法的基本原理,比如统计学原理、多元统计、应用回归、Logistic回归、时间序列分析、运筹优化、数据挖掘和文本挖掘等技能。

数据分析师专业培训

其次,数据分析师一定要掌握至少一种分析软件,并且能够灵活应用。商用的SAS,还是开源的R或Python,这些工具都是在行业当中有认可度的,而Python作为一门简单易学的编程语言,在数据分析挖掘领域,受到广泛的应用。

再次,数据分析师一定要具备解决问题的分析能力,包括灵活应变的思维方式和缜密的逻辑推理能力。这种能力的培养比学习基础知识和软件要难一点,更多地要靠自己去练习,去实操来获得。

企业当中数据分析师相关的岗位有很多,要求的技能也不一样。

技术类岗位:

数据挖掘工程师/算法分析师:python/java/php/C++等至少一门编程语言;熟悉hadoop/hive/spark等大数据工具;能够利用文本挖掘/自然语言处理/机器学习等,相关技术和算法;有linux环境开发经验/了解web架构……

DBA(数据管理员):熟练掌握各类数据库(MYSQL/SQLServer/Oracle/DB2/mongoDB等);能对数据库进行设计、维护、调优;shell/perl/python等会一种以上语言……

BI工程师:熟练使用主流数据库;精通报表工具(BIEE/BO/Cognos等),熟悉ETL工具(informatic/Datastage/kettle)等。

业务类岗位:

数据分析师:掌握分析工具sas、spss等;精通Excel、熟练掌握SQL查询语言;熟悉python、R等至少一门语言;能够独立撰写商业分析报告。

数据运营:掌握一种数据分析工具(spss/SAS/R/Matlab);精通SQL;能熟练使用excel、PPT等。

关于数据分析师专业培训,数据分析师岗位与技能要求,以上就为大家做了一个简单的介绍了。数据分析师正在成为行业发展的重要支持人才,想做数据分析师,那就赶紧提升自己吧。加米谷大数据,成都大数据培训机构,Python数据分析与挖掘,零基础小班面授,本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服领取!
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