Pouvez-vous apprendre l'analyse des données à partir de zéro ?

Apprenez-vous l'analyse de données à partir de zéro

1. Combien de temps faut-il pour apprendre l'analyse des données ?

La capacité et les bases d’apprentissage de chacun sont différentes, donc le cycle d’apprentissage de l’analyse des données est également différent. De plus, le contenu de l'étude doit être choisi en fonction de sa propre orientation de développement, de sorte que la durée de l'étude variera considérablement. D'une manière générale, il faudra au plus près de trois mois aux apprenants n'ayant aucune connaissance de base pour suivre une formation systématique. Ici, je voudrais recommander le « Cours d'analyse de données que tout le monde peut apprendre » de Boxue Valley, qui se concentre sur le développement des capacités de traitement des données, des capacités d'analyse des données et des capacités d'exploration de données des analystes de données. Le contenu du cours couvre la gestion de bases de données, les méthodes de théorie statistique, données Analyser l'application des logiciels traditionnels aux algorithmes d'exploration de données, etc., et expliquer systématiquement un ensemble de technologies de processus d'analyse de données. Après avoir terminé le cours, les apprenants peuvent directement atteindre le niveau d'analyste de données intermédiaire.

2. Que dois-je apprendre sur l'analyse des données ?

(1)Statistiques

Les statistiques sont la base de l'analyse des données et un contenu important que les débutants doivent maîtriser. L'apprentissage des connaissances statistiques les plus élémentaires peut résoudre la plupart des besoins quotidiens en matière d'analyse. Il est donc fortement recommandé aux débutants de commencer par les statistiques. Probabilité de conception statistique, distribution, échantillonnage, régression linéaire, séries chronologiques, inférence statistique, etc.

(2)SQL

SQL est l'un des contenus essentiels de l'analyse des données d'apprentissage base zéro. Lorsque les données que vous souhaitez analyser dépassent un million de niveaux, vous avez besoin d'une base de données pour les résoudre, et l'obtention des données de la base de données repose sur le langage SQL. Vous pouvez utiliser MySQL comme objet d'apprentissage, comprendre brièvement certains principes de base des bases de données tels que la conception de paradigmes de bases de données et vous concentrer sur l'apprentissage du langage SQL. Vous pouvez installer vous-même une base de données MySQL pour des exercices pratiques.

(3)Excel

Quand il s'agit d'Excel, certaines personnes peuvent penser que c'est très simple, mais Excel est en effet un outil puissant. En tant qu'outil de base pour les analystes de données, le contenu d'apprentissage spécifique comprend des compétences relatives aux fonctions Excel (fonctions de recherche, fonctions statistiques, fonctions logiques), des compétences de traitement rapide Excel (ajustement du format, positionnement de recherche, compétences de touches de raccourci, etc.) et des compétences de visualisation Excel ( graphiques combinés, graphiques à barres, cartes à bulles de données).

(4)Exploration de données, apprentissage automatique

Cette partie peut être apprise en option. Parce que l'analyse statistique peut essentiellement résoudre 70 à 80 % des besoins du travail quotidien d'analyse des données, l'exploration de données et l'apprentissage automatique sont plus difficiles et le seuil est légèrement plus élevé. Cette partie concerne principalement la compréhension des concepts et théories de base de l’exploration de données et de l’apprentissage automatique. Par exemple : classification, clustering, régression, arbre de décision, théorème de Bayes, etc.

(5)Python

Étant donné que Python possède de nombreuses bibliothèques tierces puissantes, Python est un outil puissant pour l'analyse des données et un langage de programmation incontournable pour l'analyse des données. Par exemple, Numpy, Pandas, Matplotlib et le traçage python, les bases de Sklearn et de l'apprentissage automatique, etc. Bien que Python soit un outil important pour l’analyse des données, le degré de maîtrise de Python varie selon les différentes orientations de développement de carrière.

(6) Connaissance du fonctionnement du produit

Certaines personnes ont peut-être entendu parler du poste d'exploitation de produit. Pour les analystes de données qui souhaitent évoluer vers une voie de gestion, l'exploitation de produit est une connaissance incontournable. En fait, la connaissance du fonctionnement des produits n'est pas compliquée. Il s'agit de décomposer les indicateurs dans les moindres détails en fonction des besoins de votre entreprise, puis d'utiliser deux méthodes d'analyse des données : année après année et mois après mois.

Je ne suis ni spécialisé en mathématiques ni en statistiques. Si vous souhaitez vous lancer dans l'analyse de données, vous pouvez le faire vous-même .

C'est bon. . . . Mais il faut vraiment tenir le coup

Au début, j'étais étudiant en psychologie, puis j'ai travaillé dans une société d'études de marché parce que j'utilisais l'analyse de données, alors j'ai appris tout seul,

SPSS est presque entièrement enseigné par moi-même. Cependant, j'ai également pratiqué en cherchant des manuels. J'ai trouvé le temps d'étudier pendant le travail tous les jours, et j'ai également étudié presque après mon retour du travail. le temps est principalement consacré aux études. Je vais me reposer dimanche et faire du shopping

Amos c'est pareil. Pour SAS, je vous propose de l'apprendre sans aucune base. De toute façon, je n'ai pas appris SAS car les spss de base couramment utilisés peuvent le résoudre moi-même. Je suis libre du travail récemment. Je lis juste des livres au travail tous les jours. Pour m'entraîner, je lis et m'entraîne encore après le travail le soir. J'ai acheté un livre intitulé "SQL in a Simple Language". maintenant, et j'ai pratiquement maîtrisé les parties précédentes.

C'est mon expérience. Si vous voulez apprendre, vous devez persévérer et utiliser tout le temps.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!