Avec le développement rapide de la société, la propagation rapide d'Internet, les analystes de données sont devenues la carrière la plus choquante, la plus courante est cette ère. Comment puis-je devenir un analyste de données qualifié? Le principal enseignant de la formation de données de Haiwen estime qu'il est nécessaire d'avoir cinq compétences suivantes!
Premièrement, les compétences professionnelles
ne comprendront que toutes les analyses de l'analyse. Mais l'apprentissage des connaissances des entreprises et des compétences nécessite une certaine quantité de temps et d'expérience, Veuillez cultiver un expert en données nécessitant une longue période, dépassant de loin les compétences de base mentionnées ci-dessous. Les analystes de données sont vraiment une pensée plus profonde et un résumé des professionnels de l'entreprise, sinon, quiconque est un problème.
Il existe de nombreuses façons d'apprendre, telles que le rapport d'analyse antérieure et le nombre de cas, ne comprennent pas toujours, toujoursDemandez toujours un processus progressif, mais de la perte de temps et de précipité. En fait, les analystes de données doivent améliorer continuellement leur capacité à devenir une connaissance de l'industrie et des entreprises, personne.
Lundi, 缜缜 [
Les données sont toujours présentes, elle ne le dira pas, vous ne le comprenez pas simplement en fonction de la capacité d'entreprise, mais également d'apprendre à développer et à analyser, D'après cela, déterminez rapidement la position principale et identifiez les éléments d'un problème commercial, formant leurs propres idées, appelées l'esprit, le goutte à goutte, aucune logique sans nécessité d'analyser des données.
Pour former une perspicacité unique, cela provient de l'apprentissage et de la réflexion continue. L'apprentissage puissant est à travers le région régional et professionnel, davantage souligné de penser à développer une habitude de cultiver la pensée. Je pense que vous êtes un fait, il peut faire connaître votre connaissance des systèmes et une analyse plus d'analyse de données, utiliséeEn vérifiant des idées et une inspiration inspirante, "Analyse des données" ne "analyse" ne "analyse" ", mais" analyse des données "est un moyen et représentatif, et les entreprises sont profondément comprises, pensent et jugement.
Bonnes compétences en communication
Analyse des données Via un bit, des données, des technologies, des chaînes d'affaires, des analystes de données traduiront des bits pour comprendre la langue, sautant sur le processus est très long, Vous devez faire face à des positions différentes, rencontrer différents personnages, utiliser différentes langues, indiquant vos besoins et obtenir ce dont vous avez besoin, devient un pont de données et d'affaires, il est difficile de communiquer.
Données d'apprentissage
Bien entendu, la plupart des analystes de données n'ont peut-être pas besoin d'apprendre les données du système et de le familier lentement, mais à partir du bas avec des méthodes d'apprentissage de données vous permettent d'avoir un Better Base et plus de gants.
V. Technique d'apprentissage
Tout d'abord, vous devez apprendre des données mécaniquesD'autres bases de données ou sources, de nombreux analystes de données dépendent toujours du personnel informatique de récupérer des données, mais de l'ère de grandes données, ont vraiment besoin de le faire vous-même, car cela dépend de l'efficacité des autres trop bas, du moins que vous souhaitez que SQL SQL est essentiellement un outil pratique. Compter et méthodes de perspective graphiques ni expression SQL. C'est une compétence de base.
Lundi, vous devez avoir des outils d'analyse de données. Excel est le plus basique. En fait, la plupart des analyses de données basées sur Excel et des expressions graphiques Excel sont suffisamment fortes. Les classes supérieures sont poussées. En fait, les analystes de données seront plus loin, des avantages bénéfiques sont la géométrie, telle que vous comprenez Hadoop, vous pouvez alors aborder de grandes données.
Il est ci-dessus, la qualité de base et les excellentes capacités d'analyse de données et les exigences logicielles sont plus importantes que les besoins matériels. Je veux devenir un excellent analyste de données. Ce n'est pas facile. Article.
Terminer.