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数据分析要学多久?数据分析要学什么?

2020-07-30 15:25:29 | 来源:中培企业IT培训网

  众所周知,数据分析是计算机科学与数学相结合的产物,建立于20世纪初期,但直到计算机问世,才进行实际操作并促进了数据分析的推广。数据分析是指使用适当的统计分析方法来分析大量收集的数据,以对其进行汇总,理解和消化,以最大程度地发挥数据功能并发挥数据的作用。数据分析是详细研究和概括数据的过程,以提取有用的信息并得出结论。那么新手学数据分析要学多久?数据分析要学什么?其实学习周期要看个人的学习情况,而且还有很多因素影响,导致每个学习周期也不同。

  数据分析要学多久?

每个人的学习能力和基础都不同,所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容,因此学习时间会有很大的差别。一般来讲,零基础的学习者进行系统的培训,最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下中培伟业的数据分析课程,该专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力,课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等,对一整套数据分析流程技术进行系统讲解,学完之后,学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

  数据分析要学什么?

  1.统计学

统计学是数据分析的基础,是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求,所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。

  2.SQL

SQL是零基础学习数据分析的核心内容之一,当你要分析的数据超过百万级别的时候,这时候需要数据库来解决,而从数据库中获取数据要依靠SQL语言。可以把MySQL作为学习对象,简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理,重点学习SQL语言。可以自己安装一个MySQL数据库实践操作练习。

  3.Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单,但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具,具体学习内容有Excel函数技巧(查找函数、统计函数、逻辑函数)、Excel快速处理技巧(格式调整、查找定位、快捷键技巧等)和Excel可视化技巧(组合图、条形图、数据气泡地图)。

  4.数据挖掘、机器学习

这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求,而且数据挖掘和机器学习的难度较大,门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如:分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。

  5.Python

因为Python有很多的第三方强大的库,因此Python是数据分析的利器,也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具,但是不同的职业发展方向,Python掌握的程度也是不一样的。

  6.产品运营知识

可能有些人都听过产品运营这一岗位,对于想往管理路线发展的数据分析师来讲,产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂,就是根据自身业务需求将指标拆解到最细,然后运用同比和环比两种数据分析方式。

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