数据分析师,这些是你该做的准备!

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2021-07-0118:04:32 评论 66 1990字
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除了一路从初级数据分析师做到高级,最终走向团队管理外,未来数据分析师还有哪些职业成长空间,又需要提前做哪些方面的准备呢?

 

数据分析作为最近火热的细分行业,越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时,大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级,最终走向团队管理外,未来数据分析师还有哪些职业成长空间,又需要提前做哪些方面的准备呢?

数据分析师是什么?

数据分析师是指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

数据分析师,这些是你该做的准备!

为什么要做数据分析师?

随着科技的发展,人类社会产生的数据规模呈指数级增长。每时每刻都有大量数据被产生存储下来,尤其在电子商务、网络游戏、社交网站、旅游、在线教育等领域。现在,全世界每天产生的新数据超过400万TB。数据分析师则成为当前炙手可热的职业之一。

–钱景

有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724K(取自 1139 份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

数据分析师,这些是你该做的准备!

–前景

从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。

在未来,数据分析将在医疗、教育、电子商务等多个平台广泛应用。根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

职业规划建议:

规划步骤:

第一步:掌握基本的数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,VBA,Matlab,Spss,Sql 等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。并利用所学的知识找到一份数据相关的工作。

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《深入浅出数据分析 》简单,但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。不建议跟着去实践,了解作者传达出来的数据分析基本思想和原则就可以了,这对建立宏观的视野,和接下来的学习很有帮助。

《利用Python进行数据分析》应该是最经典的数据分析书之一了,作者是 pandas 库的作者 Wes McKinney。所以这本书对于 pandas 的理解,应该是非常深刻的,而利用梳理介绍的 pandas、numpy、matplotlib 等库,应对一般的数据分析,完全足够了。

数据分析师,这些是你该做的准备!

第二步:继续边工作边进行更进一步的学习,对于算法知识、Python、java等数据分析的语言进行更深一步的研究,掌握最前沿的分析资讯和分析方法。由数据分析师向数据挖掘工程师进阶。

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Python大战机器学习》本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,内容丰富、深入浅出,算法与代码双管齐下,主要讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用"原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参"的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。

Python数据分析与挖掘实战》书如其名,内容十分充实、实用,几个例子更是有趣吸引人。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能,以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括:数据分析和Python 的基本介绍,NumPy 库,pandas 库,如何使用pandas 读写和提取数据,用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

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第三步:在扎实技术知识的同时学习一些团队管理知识,让自己拥有相关团队管理能力。由数据挖掘工程师向数据中心负责人进阶。

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《组织行为学》企业中最重要的资源是"人",最严重的问题也是"人"。本书揭示了许多鲜为人知的"人"的行为规律及其活动机制,为管理者走进员工的内心世界,创造具有凝聚力的企业文化,提供了科学方法和真知灼见。

我们生活在一个高度组织化的社会之中,对于组织现象的理解是我们进行自我理解的最佳起点之一。

《从0-1》《从0到1》写得清晰、理性又实际。这本从预售就立刻占据美国亚马逊排行榜第一名的新书,被一批创业家和企业家评为"迄今为止最好的商业书"。他将带你穿越哲学、历史、经济等多元领域,解读世界运行的脉络,分享商业与未来发展的逻辑,帮助你思考从0到1的秘密,在意想不到之处发现价值与机会。

End.

本文转自:一起学数据分析(wx:zuiruikeji100)

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