Was sollte ein Big-Data-Analyst lernen?

Big-Data-Analyst bezieht sich auf den Prozess der wissenschaftlichen Analyse, Gewinnung, Anzeige und Nutzung von Big Data zur Entscheidungsunterstützung auf der Grundlage verschiedener Analysemethoden. Der Name der in diesem Beruf tätigen Praktiker lautet in China Level-Zertifizierung für Big-Data-Analysten.

Die Rolle von Analysten

Big-Data-Analysten können es Unternehmen ermöglichen, den aktuellen Status des Unternehmens und das Wettbewerbsumfeld klar zu verstehen sowie Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung, die den Wert von Big Data voll ausnutzen können. Nach dem Data Mining und der Anzeige wird den Entscheidungsträgern im Unternehmen ein klarer, genauer und datengestützter Bericht vorgelegt. Daher sind Big-Data-Analysten keine einfachen IT-Mitarbeiter mehr, sondern Kernfiguren, die an Unternehmensentscheidungen und -entwicklungen beteiligt werden können.

Im Vergleich zu herkömmlichen Datenanalysten müssen Big-Data-Analysten lernen, Informationssilos zu durchbrechen und verschiedene Datenquellen zu nutzen, Datenmuster in großen Datenmengen zu finden und Datenanomalien in großen Datenmengen zu entdecken. Verantwortlich für die Planung, Entwicklung, den Betrieb und die Optimierung der Big-Data-Datenanalyse- und Mining-Plattform; entwickeln Sie Datenmodelle, Data-Mining- und Verarbeitungsalgorithmen gemäß Projektdesign, führen Sie Analysen durch Datenexploration und Modellausgabe durch und liefern Sie Analyseergebnisse.

Was sollten Big-Data-Analysten lernen?

1. Mathematische Kenntnisse

Mathematische Kenntnisse sind das Grundwissen von Datenanalysten. Für junge Datenanalysten reicht es aus, einige grundlegende Inhalte im Zusammenhang mit deskriptiver Statistik zu verstehen und über eine gewisse Fähigkeit zur Berechnung von Formeln zu verfügen. Das Verständnis gängiger statistischer Modellalgorithmen ist von Vorteil.

Für erfahrene Datenanalysten sind Kenntnisse über statistische Modelle ein Muss, und es ist am besten, ein gewisses Verständnis der linearen Algebra zu haben (hauptsächlich Kenntnisse im Zusammenhang mit Matrixberechnungen).

Für Data-Mining-Ingenieure müssen sie neben Statistik auch die Verwendung verschiedener Algorithmen beherrschen, und die Anforderungen an Mathematik sind am höchsten.

Man muss also nicht sehr gut in Mathematik sein, um Datenanalyse zu lernen. Es kommt nur darauf an, in welche Richtung man sich entwickeln möchte. Datenanalyse hat auch eine „literarische“ Seite, insbesondere Mädchen, sie können gehen in Richtung Dokumentenschreiben entwickeln.

2. Analysetools

Für junge Datenanalysten ist es von Vorteil, mit Excel umgehen zu können und über Kenntnisse im Umgang mit Pivot-Tabellen und Formeln zu verfügen. Darüber hinaus müssen Sie auch ein statistisches Analysetool erlernen. SPSS ist eine gute Einführung.

Für leitende Datenanalysten ist die Verwendung von Analysetools eine Grundvoraussetzung. SPSS/SAS/R muss mindestens eines davon beherrschen ) hängen von der Situation ab.

Für Data-Mining-Ingenieure reicht es aus, nur Excel verwenden zu können. Die Hauptarbeit muss durch das Schreiben von Code gelöst werden.

3. Programmiersprache

Für junge Datenanalysten können sie SQL-Abfragen und bei Bedarf auch Hadoop- und Hive-Abfragen schreiben, was grundsätzlich in Ordnung ist.

Für erfahrene Datenanalysten ist es zusätzlich zu SQL notwendig, Python zu lernen, mit dem sich Daten mit doppeltem Ergebnis und halbem Aufwand abrufen und verarbeiten lassen. Natürlich sind auch andere Programmiersprachen möglich.

Für Data-Mining-Ingenieure müssen sie mit Hadoop, mindestens einem von Python/Java/C++, vertraut sein und Shell verwenden können ... Kurz gesagt, Programmiersprache ist definitiv die Kernkompetenz des Data Mining Ingenieure.

4. Geschäftsverständnis

Es ist nicht übertrieben zu sagen, dass Geschäftsverständnis die Grundlage aller Arbeit eines Datenanalysten ist. Der Datenerfassungsplan, die Auswahl von Indikatoren und sogar Die Einsichten in die endgültige Schlussfolgerung hängen alle vom Verständnis eines Datenanalysten für das Unternehmen selbst ab.

Für junge Datenanalysten besteht die Hauptaufgabe darin, Daten zu extrahieren und einige einfache Diagramme sowie eine kleine Menge an Erkenntnissen und Schlussfolgerungen zu erstellen. Es reicht aus, ein grundlegendes Verständnis des Geschäfts zu haben.

Erfahrene Datenanalysten müssen über ein tieferes Verständnis des Geschäfts verfügen und in der Lage sein, auf der Grundlage von Daten wirksame Meinungen zu extrahieren, die für das tatsächliche Geschäft hilfreich sein können.

Für Data-Mining-Ingenieure reicht es aus, ein grundlegendes Verständnis des Geschäfts zu haben, der Fokus muss jedoch weiterhin auf der Ausschöpfung der eigenen technischen Fähigkeiten liegen.

Geschäftskompetenzen sind für einen guten Datenanalysten unerlässlich. Wenn Sie bereits mit einer bestimmten Branche vertraut sind, ist dies ein sehr korrekter Ansatz, um Datenanalyse zu erlernen. Selbst wenn Sie gerade Ihren Abschluss gemacht haben und noch keine Branchenerfahrung haben, können Sie sich langsam weiterentwickeln, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen.

5. Logisches Denken

Diese Fähigkeit wurde in meinen vorherigen Artikeln selten erwähnt, daher werde ich dieses Mal separat darüber sprechen.

Für junge Datenanalysten spiegelt sich logisches Denken vor allem im Zweck jedes Schritts im Datenanalyseprozess wider, nämlich im Wissen, welche Mittel Sie verwenden müssen, um welche Ziele zu erreichen.

Für leitende Datenanalysten spiegelt sich logisches Denken hauptsächlich im Aufbau eines vollständigen und effektiven Analyserahmens, im Verständnis der Korrelation zwischen Analyseobjekten und im Wissen über die Ursachen und Folgen jeder Indikatoränderung und die Auswirkungen, die sie auf die Analyse haben wird, wider Geschäft.

Für Data-Mining-Ingenieure spiegelt sich logisches Denken nicht nur in geschäftsbezogenen Analysearbeiten wider, sondern umfasst auch algorithmische Logik, Programmlogik usw., sodass auch die Anforderungen an logisches Denken am höchsten sind.

6. Datenvisualisierung

Datenvisualisierung hört sich sehr hoch an, deckt aber tatsächlich ein breites Spektrum ab. Das Einfügen von Datendiagrammen in eine PPT kann meiner Meinung nach auch als Datenvisualisierung angesehen werden Dies ist eine allgemein erforderliche Fähigkeit.

Nachwuchsdatenanalysten werden ihre Ziele erreichen, wenn sie Excel und PPT verwenden können, um einfache Diagramme und Berichte zu erstellen und Daten klar darstellen können.

Erfahrene Datenanalysten müssen bessere Datenvisualisierungsmethoden erforschen, effektivere Datenvisualisierungstools verwenden und Datenvisualisierungsinhalte erstellen, die je nach tatsächlichem Bedarf einfach oder komplex sind, aber für das Publikum geeignet sind.

Für Data-Mining-Ingenieure ist es notwendig, einige Datenvisualisierungstools zu verstehen und je nach Bedarf einige komplexe visuelle Diagramme zu erstellen, aber normalerweise müssen nicht zu viele Verschönerungsprobleme berücksichtigt werden.

7. Koordination und Kommunikation

Um das Geschäft zu verstehen, Daten zu finden und Berichte zu erklären, ist der Umgang mit Menschen aus verschiedenen Abteilungen erforderlich. Daher sind Kommunikationsfähigkeiten sehr wichtig.

Senior-Datenanalysten müssen selbstständig Projekte leiten oder mit Produkten zusammenarbeiten. Daher benötigen sie neben Kommunikationsfähigkeiten auch einige Fähigkeiten zur Projektkoordination.

Für Data-Mining-Ingenieure gibt es mehr technische Aspekte der Kommunikation mit Menschen, relativ weniger geschäftliche Aspekte und die Anforderungen an Kommunikation und Koordination sind relativ gering.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sollte ein Big-Data-Analyst lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!