新手從零開始學數據分析
所有從底層數據工作者往上發展的基本路徑:
1. 第一階段(一般崗位叫數據專員)
基本學會excel(VBA最好學會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統公司的數據專員已經可以做了
2. 第二階段(數據專員~數據分析師)
這一階段要會SQL,懂業務,加上第一階段的那些東西。大多數傳統公司和互聯網小運營、產品團隊夠用了。
3. 第三階段(數據分析師)
統計學熟練(迴歸、假設檢驗、時間序列、簡單蒙特卡羅),可視化,PPT和excel一定要溜。這些技術就夠了,能應付大多數傳統公司業務和互聯網業務。
4. 第四階段(分裂)
數據分析師(數據科學家)、BI等:這部分一般是精進統計學,熟悉業務,機器學習會使用(調參+選模型+優化),取數、ETL、可視化啥的都是基本姿態。
可視化工程師:這部分國內比較少,其實偏重前端,會high charts,, 。技術發展路線可以獨立,不在這四階段,可能前端轉行更好。
ETL工程師:顧名思義,做ETL的。
大數據工程師:熟悉大數據技術,hadoop系二代。
數據工程師(一部分和數據挖掘工程師重合):機器學習精通級別(往往是幾種,不用擔心不是全部,和數據分析師側重點不同,更需要了解組合模型,理論基礎),會組合模型形成數據產品;計算機基本知識(包括linux知識、軟件工程等);各類數據庫(RDBMS、NoSQL(4大類))
數據挖掘:和上基本相同。
爬蟲工程師:顧名思義,最好http協議、tcp/ip協議熟悉。技術發展路線可以獨立,不在這四階段。
往數據發展的基本學習路徑可以概括爲以下內容:
1. EXCEL、PPT(必須精通)
數據工作者的基本姿態,話說本人技術並不是很好,但是起碼會操作;要會大膽秀自己,和業務部門交流需求,展示分析結果。技術上回VBA和數據透視就到頂了。
2. 數據庫類(必須學)
初級只要會RDBMS就行了,看公司用哪個,用哪個學哪個。沒進公司就學MySQL吧。
NoSQL可以在之後和統計學啥的一起學。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(緩存,嚴格意義上不算數據庫),然後(選學)可以瞭解各類NoSQL,基於圖的數據庫Neo4j,基於Column的數據庫BigTable,基於key-value的數據庫redis/cassendra,基於collection的'數據庫MongoDB。
3. 統計學(必須學)
如果要學統計學,重要概念是會描述性統計、假設檢驗、貝葉斯、極大似然法、迴歸(特別是廣義線性迴歸)、主成分分析。這些個用的比較多。也有學時間序列、bootstrap、非參之類的,這個看自己的意願。
其他數學知識:線性代數常用(是很多後面的基礎),微積分不常用,動力系統、傅里葉分析看自己想進的行業了。
4. 機器學習(數據分析師要求會選、用、調)
常用的是幾個線性分類器、聚類、迴歸、隨機森林、貝葉斯;不常用的也稍微瞭解一下;深度學習視情況學習。
5. 大數據(選學,有公司要求的話會用即可,不要求會搭環境)
hadoop基礎,包括hdfs、map-reduce、hive之類;後面接觸spark和storm再說了。
6. 文本類(選學,有公司要求的話會用即可)
這部分不熟,基本要知道次感化、分詞、情感分析啥的。
7. 工具類
語言:非大數據類R、Python最多(比較geek的也有用julia的,不差錢和某些公司要求的用SAS、Matlab);大數據可能還會用到scala和java。
可視化(選學):tableau、、,R裏面的ggplot、ggvis,Python裏的bokeh、matplotlib、seaborn都不錯
數據庫語言:看你自己用啥學啥
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