Colección de citas famosas - Frases motivadoras - ¿Qué necesita aprender sobre el análisis de datos?

¿Qué necesita aprender sobre el análisis de datos?

El análisis de datos requiere aprender los siguientes puntos:

Primero, las estadísticas. En segundo lugar, la capacidad de programación. En tercer lugar, la base de datos. Cuarto, almacén de datos. Quinto, métodos de análisis de datos. Sexto, herramientas de análisis de datos.

Aquellos que quieran convertirse en analistas de datos deben prestar atención a los siguientes dos puntos:

1. Python, SQL, lenguaje R

Estos son los más. Herramientas básicas, Python es el mejor lenguaje de entrada de datos, mientras que el lenguaje R tiende a análisis estadísticos, gráficos, etc., y SQL es una base de datos. Dado que se trata de análisis de datos, normalmente dedico más tiempo al análisis de datos, y una serie de tareas de análisis de datos, como la recopilación, la limpieza y la visualización de datos, requieren las herramientas anteriores para completarse.

2. Capacidades comerciales

La importancia de un analista de datos es ayudar a las empresas a lograr el crecimiento empresarial a través del análisis de datos, por lo que las capacidades comerciales también son necesarias. Los productos, los usuarios, el entorno del mercado y los empleados de la empresa son aspectos que deben dominarse. Mediante el establecimiento de estos contenidos, se puede ayudar a las empresas a establecer indicadores comerciales específicos y asistirlas en la toma de decisiones comerciales.

Por supuesto, estas son las cosas más básicas que los analistas de datos deben aprender si quieren desarrollarse mejor en el futuro, necesitan aprender más habilidades, como gestión empresarial e inteligencia artificial.

Para aprender sobre analista de datos, puede ir al Centro de certificación de análisis de datos CDA para echar un vistazo. Las instituciones globales con licencia CDA se adhieren a los nuevos conceptos de análisis avanzado de datos comerciales, siguen las nuevas normas de ética profesional y código de conducta de CDA y utilizan sus propias capacidades profesionales de datos para promover la innovación y el progreso científico y tecnológico, y ayudar a sostener el desarrollo económico.