怎样开启成功的“数据分析师”职业生涯（RPython机器学习通信和数据可视化数据直觉）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了怎样开启成功的“数据分析师”职业生涯（RPython机器学习通信和数据可视化数据直觉）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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数据科学领域被哈佛商业评论评为“21 世纪最性感的工作”，已迅速成为许多不同背景的专业人士最抢手的领域之一。 数据分析师靠近食物链的顶端，有工作保障、健康的薪水和福利。 那么，让我们来讨论如何成为一名数据分析师。
数据分析师是做什么的？
数据分析师收集、处理和执行数据的统计分析。 或者换句话说，他们以某种方式使数据变得有用。 他们使用特定的公式并应用正确的算法，帮助其他人做出正确的决策，并对收集的原始数据进行优先排序，以简化工作。
如果您对数字、代数函数充满热情，并喜欢与他人分享您的工作，那么您将成为一名出色的数据分析师。 以下是对数据分析师角色的概括，旨在帮助您制定通往该职业路线图。
如何成为一名数据分析师：成为一名成功的数据分析师所需的技能
- Microsoft Excel：如果结构不正确，数据将毫无用处。Excel 提供了一套功能，使数据管理变得方便和轻松。
- 基本的 SQL 技能
- 基本的网络开发技能。
- 在大型数据集中查找模式的能力。
- 数据映射技能。
- 能够从处理过的数据中获得可操作的见解。
- 一方面，数据分析与统计学和高等数学重叠，另一方面，它与编程和软件开发无缝融合。
如何成为数据分析师：数据分析师职业的编程技能 ？
R 和 Python 是数据分析师掌握的两种最流行的编程语言。 虽然 R 支持统计计算和图形，但 Python 的易用性使其成为用于大型项目的好语言。
R编程
在谈论 R 时，您应该关注某些领域，以更好地掌握语言和您的工作。
Dplyr 充当 R 和 SQL 之间的桥梁。 它不仅可以翻译 SQL 语言中的代码，而且还可以与两种类型的数据一起使用。
ggplot2 是一个帮助用户迭代构建绘图的系统，如果需要，以后可以根据图形对其进行编辑。 此外，两个 Ggplot2 子系统很有用：ggally（帮助准备网络图）和 ggpairs（矩阵）。
reshape2：它基于两种格式，meta 和 cast。 元将数据从宽格式数据转换为长格式数据，而转换则相反。
Python
Python 是最简单的编程语言之一，因此非常适合初学者。 这些包或库将使您在数据分析领域处于领先地位：numpy、pandas、matplotlib、scipy、scikit-learn、ipython、ipython notebooks、anaconda 和 seaborn。
统计
如果数据没有被正确解释，编程将毫无用处。 此外，如果我们谈论数据，就免不了涉及统计数据。许多统计技能是建立成功的数据分析师职业道路所必需的，例如形成数据集，均值、中值、众数、SD 和其他变量的基本知识、直方图、百分位数、概率、方差分析、将数据链接和分布在某些组中 、相关性、因果关系等。
数学
数据分析是一种数字游戏：如果你擅长数字，你将非常适合：
矩阵和线性代数、关系代数、CAP 定理、框架数据和级数的高级知识对于成功成为数据分析师也必不可少。
机器学习
如果您想学习如何成为一名数据分析师，机器学习是最强大的学习技能之一。 它本质上是多变量微积分和线性代数以及统计学的结合。 您无需投资任何机器学习算法，因为您需要提升技能。
机器学习分为三种：
在监督学习
在监督学习中计算机算法分两个阶段学习：学习阶段和测试阶段。 在第一阶段，计算机学习并适应学习，而在第二阶段，它活跃起来。 例如，对于现代智能手机，语音识别首先确定用户的真实语音和语调，然后再将其应用于未来的用例。 您将使用的工具是逻辑回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯分类。
无监督学习
无监督学习是指几个项目之间存在多种关系，建议引擎提供实时建议。 一个很好的例子是 Facebook 的好友列表。 您将使用的工具是主成分分析、奇异值分解、聚类算法和独立成分分析。
强化学习是介于监督学习和无监督学习之间的一个空间，在此具有改进或加倍努力的机会。 您将使用的工具包括 TD-Learning、Q-Learning 和遗传算法。
数据整理
从某种意义上说，数据整理是所有研究数据聚集在一起形成一个单一的、有凝聚力的整体。 在数据整理中，原始数据被转换为结构合理的、可行的逻辑集。 为此，您可能需要同时使用 SQL 和基于 noSQL 的数据库，它们充当中心枢纽。 一些示例包括 PostgreSQL、Hadoop、mysql、MongoDB、Netezza、Spark、Oracle 等。
通信和数据可视化
数据分析师的工作不仅限于数据解释和报告，还应向所有利益相关者传达衍生的见解。 了解视觉编码工具，如 as.ggplot、matplotlib、d3.js 和 seaborne，对于有效地实现这一点至关重要。
数据直觉
假设您在一个组织中担任数据分析师。 您已经分析了一组数据并将您的报告提交给团队，以便他们可以开始工作。 在项目启动之前，团队可能会有一些问题讨论，帮助正确理解项目以及如何使用数据。 但是您可能没有足够的时间来回答所有这些问题。
这就是数据直觉的用武之地。根据经验，您可以了解可能会提出哪些问题，以及如何策划一组解决所有盲点的答案。 这将有助于您将问题分类：即了解更好或必须了解两类。
如何成为数据分析师：数据分析师执行的任务？
收集和提取数值数据。
在数据中寻找趋势、模式和算法。
解释数字。
分析市场研究。
将这些决策重新应用到业务中。
要成为一名成功的数据分析师，您需要对数字充满热情，能够从处理过的数据中提取有用的见解，以及用可视化形式准确呈现这些见解的技能。 这些技能不是一朝一夕就能学会的。 只要有耐心、努力工作和正确的指导，一切皆有可能。 是的，这一切都始于一个计划。
数据分析师的薪水是什么样的？
我们已经讨论了数据分析师如何获得丰厚的报酬，但到目前为止，您还没有看到确切的数字。 让我们改变它。 根据 Payscale 的数据，数据分析师的年平均工资为 61,881 美元。 Payscale 还表明，印度数据分析师的平均年收入为 439,260 卢比。
此外，Ziprecruiter 显示，即使是入门级的数据分析师职位也能提供丰厚的薪酬，范围在 25,500 至 69,500 美元之间，全国平均每年为 43,250 美元。
你能得到什么样的数据分析师工作？
出乎所有人的意料，数据分析师需要精通数据分析。 但是，一旦您进入数据分析领域，您就会突然有资格从事与数据分析师相关的许多不同类型的工作。 以下是部分清单：
商业智能分析师
数据分析师
数据科学家
数据工程师
定量分析师
数据分析顾问
运营分析师
营销分析师
专案经理
IT 系统分析师
从我们的数据分析师硕士课程开始您的培训
如果您已准备迈出下一步，即通过获得数据分析认证而成为一名数据分析师，那么您来对地方了！ 我们提供专业知识诀窍，让您在令人兴奋的数据分析师新职业中安顿下来。
我们的数据分析训练营向学生教授数据分析的来龙去脉，包括从基础知识到高级原理的所有内容。 学生将学习一系列高级分析工具、数据可视化工具和编程工具，所有这些对于担任数据分析师角色至关重要。
如果您有兴趣成为数据科学专家，那么我们将为您提供正确的指南。 数据科学职业指南将让您深入了解最热门的技术、正在招聘的顶级公司、在蓬勃发展的数据科学领域快速开始职业生涯所需的技能，并为您提供个性化的路线图，让您成为一名成功的数据科学专家 .
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