一名成功的数据分析师,你需要具备的第二特质
大家好,上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的第一件事,今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的第二点特质。
你必须知道如何编程,但你不一定需要非常懂计算机科学
除了对数字的热爱之外,数据分析师还需要用写代码的方式进行工作。你应该学习编程,以实现工作的可重复性,这样其他人就可以在你所做的基础上继续努力。如果你不能用一个程序完成你所正在进行的事情,你只有两个选择:教别人怎么做这件事儿,或者自己不断重复这一个过程。
哪些计算机语言和其他软件工具会对数据分析师有用呢?SQL是必不可少的—它是数据操作的标准语言。其他的选择还有:
Python。在Python中选择相关库,至少要学习Pandas-Python的数据分析库。
R。一个用于统计计算和图形绘制的免费科研软件(商用需要付费)。R是专门为数据分析和科学而编写的,但是如果你完全不了解R,也许并不值得花时间专门学习它。
Hadoop是处理大型数据集的工具集合。几乎任何数据分析师在无法处理和清理数据的时候都会十分郁闷,因为分析师至少90%的工作是在清理和转换数据。如果你的数据集足够大,你可能无法在笔记本电脑上处理它,你需要大数据(通常是基于云的大数据)技能,例如Hadoop和Spark。
云和桌面分析平台。例如Looker、Tableau和Power BI。然而,其中许多工具只是点击式的、可视化的,基于云的版本,它们依赖于手动且不可复制的过程来分析数据。如果你是一名知道如何运用编程的分析师,你可以毫不费力地选择它们并将它们连接到你的编程界面。另一方面,如果你的技能主要是依靠手动,你则很难将它们过渡到代码环境,而那才是核心数据分析师应该工作的地方。
Excel。数据科学家和分析师喜欢贬低 Excel,但现实情况是,许多企业都使用Excel分析数据。优秀的数据分析师需要与最终用户建立对话,并找到与这些用户合作的方法,在许多企业中,都通过使用Excel实现。Excel的问题在于,在没有VBA的帮助下,它通常需要您使用鼠标和键盘手动进行分析。数据分析师的诀窍通常是尽快从Excel中获取这些数据,并将其放入更易于自动重复分析的表格中。
云数据仓库怎么样呢?
亚马逊这样的基于云的供应商在销售Redshift、BigQuery和Snowflake 等系统方面做得很好,但是,如果分析师所在的公司因为监管或业务问题(金融、制药、医疗保健和许多其他行业的公司都处于这种情况)而无法采用这种系统,那分析师将需要知道如何在没有这些云解决方案的情况下处理大数据,这可能意味着需要使用一个Hadoop集群。
最后需要提醒的是,虽然知道如何编程和了解几种编程语言对于成为数据分析师至关重要,但数据分析编程并不需要计算机科学学位所需的相同深度的知识。
参考文章:
https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/
撰稿:Ivy
你可能经常在MBA和其他商业硕士课程中看到会计硕士项目。但是,如果你想深入了解会计专业并希望获得顶流的会计工作,那么会计硕士可能是适合你的学位。
2022-05-16 10:16:12
上两篇文章中,我们聊到了电动汽车革命的技术方面问题。今天,我们着重谈谈电动汽车革命带来的工作机会和所需要接受的教育。
今天我们聊一聊如何选择会计顾问委员会的成员和创建有效的委员会会议。
管理岗在职人员硕士留学申请:所有经理都应该知道的几个经济学技巧
作为商科项目的申请者,可能大部分人未来的职业目标都是在商场上大展拳脚,甚至成为一名职业经理。 而作为经理,你的角色核心职能是围绕公司共同目标或部门业务目标组织团队。但是,管理团队并不是执行此任务的唯一方面。你还需负责发现机会和应对挑战,开辟通往成功的道路。 除了领导力和管理技能之外,一些基本的商业技能,包括与经济学相关的技能,对任何经理都非常有价值。虽然乍一看,经济学似乎与管理团队没有密切关系,但仔细思考后就会明白,战略性地应用基本的经济学概念和原则,有助于提高你的业务水平。
2021-11-25 17:56:49
大多数数据分析任务需要一定的数学和统计技能。虽然你不一定需要数据科学家所掌握的高级数学技能,但正确使用公式对你的日常工作会很重要。即使你使用了统计工具进行了大部分的计算,你也需要了解相关数学知识以了解如何使用公式以及如何解释结果。
数据分析师是商业组织中的组成部分之一,依照不同公司的不同需求,需要处理许多不同的日常事务。下面是作为数据分析师通常要履行的责任:
在进行职位面试时,面试官可能会寻找许多不同的东西。比如,会寻找应聘者的硬技能。给他们做一个练习,看看他们是如何做的,他们的思维方式如何,以及他们是否有所需要的数学背景。这主要适用于数据分析和数据科学。
上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的前三件事:1.你最好热爱与数字为伍;2.你最好熟练掌握几种程序语言,但不需要懂得太多计算机科学的知识。3.沟通技巧几乎和数学能力一样重要。那今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的最后一点特质。
进行数据分析需要用到2项技能。第1,是统计学的应用,第2,是把这些统计指标背后的逻辑用通俗易懂的话表达出来。
当今,几乎所有的企业组织都在雇佣数据分析师来分析组织内部产生和收集到的数据。从数据中得出可执行的策略,变成了一个关键的商业技能。几乎所有类型的企业都在收集大量数据,并想通过这些数据来制定或者改进商业决策。在电子商务、健康和制造业等各行各业的企业中,都在试图通过商业分析来改进运营效率并提高盈利性。
上一篇文章中,我们聊了商业分析是什么,以及商业分析师都做些什么等等。今天我们继续聊商业分析的话题,看看商业分析都需要学些什么。
过去十年的技术发展和变革是管理硕士的社会背景。如果您正在考虑将本课程作为您职业的敲门砖,那么您可能已经在被技术包围的世界中成长起来了——本课程将让您有机会更详细地探索熟悉的领域,并将它们置于商业环境中。
如果你攻读企业管理硕士(MBA)的原因是你觉得这个教育可以推动你的职业生涯快速发展,或是提升你晋升管理层的机会,那么你就不是一个人。在商学院的申请者中,想要获得职业晋升的愿望是非常常见的。
中国改革开放、恢复高考以来,很多行业都热门过,比如:外语、电子、生物、金融、计算机等等。热起来的专业,竞争相当残酷,如果用当下流行的词来形容,就是内卷。如果能用前瞻性的眼光,提前做好准备,那对于个人的职业发展将有很大益处。那对于正在挑选专业的同学来说,有没有想过10年以后,我们需要具备什么样的技能呢?
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