零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)靠譜嗎

　　零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)靠譜嗎?
 

　　什么是數(shù)據(jù)分析?
 

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析就是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。
 

　　數(shù)據(jù)分析包括什么?
 

　　個(gè)人認(rèn)為主要包括六個(gè)方面，分別是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型建立、數(shù)據(jù)可視化、描述性分析。
 

　　數(shù)據(jù)收集：這一步就是做數(shù)據(jù)的收集。一般數(shù)據(jù)收集主要包括以下幾個(gè)方面：統(tǒng)計(jì)調(diào)查、實(shí)地研究、做實(shí)驗(yàn)、大數(shù)據(jù)。
 

　　數(shù)據(jù)清洗：一般如果是我們自己統(tǒng)計(jì)，得到的數(shù)據(jù)會(huì)存在缺失性。所以我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，對(duì)缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)、對(duì)異常值進(jìn)行合理化修正。
 

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理：我們對(duì)數(shù)據(jù)要進(jìn)行建模、但是我們模型可能只能處理數(shù)值型，但是我們的數(shù)據(jù)是字符串，我們就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，處理成我們模型可以處理的數(shù)據(jù)。
 

　　模型的建立，這一步可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵一步，模型的建立，我們要對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如何將我們影響因子加入到模型，權(quán)重如何設(shè)置、函數(shù)的階數(shù)如何設(shè)置都是我們要解決的問題。
 

　　數(shù)據(jù)可視化：哪怕我們對(duì)我們已經(jīng)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型的建立，但是到目前為止我們所做的工作都是只有我們自己能看懂或者相關(guān)人員能看懂。所以我們需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化，來(lái)更直觀更方便的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。
 

　　描述性報(bào)表：我們做數(shù)據(jù)分析就是幫助上層決策人員進(jìn)行一個(gè)更好的決策，所以我們需要對(duì)我們的工作進(jìn)行一個(gè)報(bào)表，來(lái)報(bào)告給決策人員。
 

　　數(shù)據(jù)分析是一種工具，在金融、互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、公共服務(wù)、醫(yī)療健康等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。職位上，偏業(yè)務(wù)的，有數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘師等;偏技術(shù)的，有大數(shù)據(jù)工程師、架構(gòu)師、算法工程師等。晉升通道，是業(yè)務(wù)主管/數(shù)據(jù)中心主任、CIO/CDO/CTO、VP、首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。可見，數(shù)據(jù)分析對(duì)專業(yè)背景和知識(shí)素養(yǎng)都有相當(dāng)?shù)囊?，再加之大?shù)據(jù)在數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的交叉屬性，從事大數(shù)據(jù)都有一定的門檻限制。

 

　　在大數(shù)據(jù)分析這個(gè)熱門的行業(yè)來(lái)看，就業(yè)前景很好，很多零基礎(chǔ)小白對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生極大的興趣，想從事數(shù)據(jù)分析方面的工作。那么零基礎(chǔ)小白能學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析嗎?零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)靠譜嗎?需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)?
 

　　1、統(tǒng)計(jì)學(xué)

　　學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。

　　了解概率、分布、線性代數(shù)、數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)公式等。
 

　　2、Excel

　　熟練使用Excel;了解各種圖標(biāo)適用于何種情況;了解常用的經(jīng)典邏輯思考方法。
 

　　3、SQL

　　有了前兩項(xiàng)的技能，你已經(jīng)可以做一些初級(jí)的數(shù)據(jù)分析工作了。只是，Excel的局限在于數(shù)據(jù)量的限制。當(dāng)你要分析的數(shù)據(jù)超過(guò)百萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候，Excel就力不從心了。

　　這時(shí)候需要數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決，而從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)要依靠SQL語(yǔ)言。熟練操作mySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行增刪改查等常規(guī)操作;了解存儲(chǔ)過(guò)程、游標(biāo)、觸發(fā)器。
 

　　4、Hive

　　具備了SQL基礎(chǔ)，就可以考慮向大數(shù)據(jù)方向進(jìn)軍了。

　　了解Hadoop生態(tài)圈，理解HDFS的原理，重點(diǎn)學(xué)習(xí)Hive。

　　Hive就是為了讓數(shù)據(jù)分析師能平穩(wěn)過(guò)渡到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域而誕生的。

　　只要你會(huì)SQL，就可以通過(guò)Hive查詢Hadoop中的數(shù)據(jù)。
 

　　5、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)

　　深度學(xué)習(xí)模型，模型衡量標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)會(huì)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)Pytorch，優(yōu)化算法，分類、回歸，對(duì)算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)，能夠熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中常見的問題及解決方法。
 

　　零基礎(chǔ)小白參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)靠譜，AAA教育培訓(xùn)學(xué)校很專業(yè)，小白參加培訓(xùn)班從零基礎(chǔ)開始學(xué)習(xí)，只要一步步跟著老師學(xué)，腳踏實(shí)地認(rèn)真地學(xué)，是一定可以學(xué)會(huì)、學(xué)好、學(xué)精的，從一個(gè)小白逆襲成為一名數(shù)據(jù)分析大神。當(dāng)然數(shù)據(jù)分析的基本原理是必須要掌握的，同時(shí)需要大量的實(shí)踐才能積累更多的經(jīng)驗(yàn)，做一名大神級(jí)別的數(shù)據(jù)分析師。制定一個(gè)目標(biāo)去學(xué)習(xí)，只要肯努力，什么時(shí)候開始都不晚，學(xué)無(wú)止境。
 

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