从零开始学数据分析,什么程度可以找工作?

浏览: 1656

作者:黄宝臣  算法工程师 数据科学/迷影/科学哲学硕士

知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/lambda-and-tau

前言

本文是根据作者在知乎问题“从零开始学数据分析,什么程度可以找工作?”下的回答整理而成,目前该回答已有3428个赞同,如果对你有所启发,别忘了点赞或转发哦~~

1

基本答一下吧,但是不是很准确,只了解大致情况(杭州),带有某种行业自黑。

1第一阶段(一般岗位叫数据专员)

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

2第二阶段(数据专员~数据分析师)

这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

3第三阶段(数据分析师)

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就够了,能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

4第四阶段(分裂)

  • 数据分析师(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务,机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

  • 可视化工程师:这部分国内比较少,其实偏重前端,会high charts,d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立,不在这四阶段,可能前端转行更好。

  • ETL工程师:顾名思义,做ETL的。

  • 大数据工程师:熟悉大数据技术,hadoop系二代。

  • 数据工程师(一部分和数据挖掘工程师重合):机器学习精通级别(往往是几种,不用担心不是全部,和数据分析师侧重点不同,更需要了解组合模型,理论基础),会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库(RDBMS、NoSQL(4大类))

  • 数据挖掘:和上基本相同。

  • 爬虫工程师:顾名思义,最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立,不在这四阶段

2

发现回答的有点文不对题额,不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容:

1EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作;要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存,严格意义上不算数据库),然后(选学)可以了解各类NoSQL,基于图的数据库Neo4j,基于Column的数据库BigTable,基于key-value的数据库redis/cassendra,基于collection的数据库MongoDB。

3统计学(必须学)

如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。

其他数学知识:线性代数常用(是很多后面的基础),微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5大数据(选学,有公司要求的话会用即可,不要求会搭环境)

hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6文本类(选学,有公司要求的话会用即可)

这部分不熟,基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。

7工具类

  • 语言:非大数据类R、Python最多(比较geek的也有用julia的,不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab);大数据可能还会用到scala和java。

  • 可视化(选学):tableau、plot.ly、d3.js、echarts.js,R里面的ggplot、ggvis,Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错

  • 数据库语言:看你自己用啥学啥

  • 其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析(常见elk)

往期推荐:

公众号后台回复关键词学习

回复 免费                获取免费课程

回复 直播                获取系列直播课

回复 Python           1小时破冰入门Python

回复 人工智能         从零入门人工智能

回复 深度学习         手把手教你用Python深度学习

回复 机器学习         小白学数据挖掘与机器学习

回复 贝叶斯算法      贝叶斯与新闻分类实战

回复 数据分析师      数据分析师八大能力培养

回复 自然语言处理  自然语言处理之AI深度学习

推荐 0
本文由 人工智能爱好者社区 创作,采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。
转载、引用前需联系作者,并署名作者且注明文章出处。
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点, 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台,并不用于任何商业目的,如果有任何问题,请及时联系我们,我们将根据著作权人的要求,立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。

0 个评论

要回复文章请先登录注册