Python データアナリストとして学ぶべきこと

データ アナリストは、データ エンジニア ダティシアン ['detɪʃən] の一種で、業界データの収集、分類、分析、およびデータに基づいた業界の調査、評価、予測を専門とするさまざまな業界の専門家を指します。

1. 数学的知識 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

数学的知識はデータ分析です教師としての基礎知識。ジュニア データ アナリストの場合は、記述統計に関連するいくつかの基本的な内容を理解し、数式を計算するための一定の能力があれば十分ですが、一般的な統計モデル アルゴリズムを理解しているとさらに役立ちます。

上級データアナリストにとって、統計モデルに関する知識は必須の能力であり、線形代数（主に行列計算に関する知識）をある程度理解していることが望ましいです。

データマイニングエンジニアの場合、統計に加えてさまざまなアルゴリズムの使用にも習熟する必要があり、数学の要件が最も高くなります。

つまり、データ分析には、必ずしも優れた数学スキルの習得が必要というわけではありません。それは、自分がどの方向に成長したいかによって決まります。データ分析には「文学的」な側面もあります。特に女の子は、その方向に進むことができます。ドキュメント作成の開発。

2. 分析ツール

ジュニア データ アナリストの場合、Excel を操作でき、ピボット テーブルと数式の使用に習熟する必要があります。プラス。さらに、統計分析ツールについても学習する必要がありますが、SPSS は入門として最適です。

上級データ アナリストにとって、分析ツールの使用はコア コンピテンシーです。VBA は基本的に必要です。SPSS/SAS/R の少なくとも 1 つの使用に習熟している必要があります。その他の分析ツール (Matlab など) ）状況によります。

データマイニングエンジニアの場合…Excelが使えれば十分ですが、主な作業はコードを書くことで解決する必要があります。

3. プログラミング言語

ジュニア データ アナリストの場合、SQL クエリを記述でき、必要に応じて Hadoop クエリと Hive クエリを記述できれば、基本的には問題ありません。

上級データ アナリストの場合、SQL に加えて、半分の労力で 2 倍の結果をもたらすデータの取得と処理に使用できる Python を学ぶ必要があります。もちろん他のプログラミング言語も可能です。

データ マイニング エンジニアの場合、Hadoop、Python/Java/C の少なくとも 1 つに精通しており、シェルを使用できる必要があります。つまり、プログラミング言語は間違いなくコア コンピテンシーです。データマイニングエンジニア。

4. ビジネス理解

ビジネス理解は、データ収集計画を含むデータ アナリストのすべての作業の基礎であると言っても過言ではありません。指標の選択、さらには最終的な結論に至るまで、洞察はデータ アナリストのビジネス自体の理解に依存します。

ジュニア データ アナリストの主な仕事は、データを抽出して簡単なグラフを作成し、少量の洞察と結論を作成することですが、ビジネスの基本的な理解があれば十分です。

上級データ アナリストは、ビジネスをより深く理解し、データに基づいて実際のビジネスに役立つ有効な意見を引き出すことができる必要があります。

データマイニングエンジニアは、ビジネスの基本を理解するだけで十分ですが、技術的な能力を発揮することに重点を置く必要があります。

優れたデータ アナリストにはビジネス能力が必須です。これまでに特定の業界に精通している場合、データ分析を学ぶことは非常に正しいアプローチです。新卒で業界未経験でもゆっくり成長できるので安心です。

4. 論理的思考

この能力については、これまでの記事ではほとんど触れられなかったので、今回は分けてお話します。

ジュニア データ アナリストにとって、論理的思考は主に、データ分析プロセスの各ステップの目的と、どの目標を達成するためにどのような手段を使用する必要があるかを知ることに反映されます。

上級データ アナリストにとって、論理的思考は主に、完全かつ効果的な分析フレームワークの構築、分析オブジェクト間の相関関係の理解、各指標の変化の原因と結果、およびそれがデータに与える影響を知ることに反映されます。仕事。

データマイニングエンジニアにとって、論理的思考はビジネス関連の分析業務だけでなく、アルゴリズムロジックやプログラムロジックなどにも反映されるため、論理的思考に対する要求も最も高くなります。

5. データの視覚化

データの視覚化というと非常に高レベルに聞こえますが、実際にはその範囲は多岐にわたります。データの視覚化。したがって、これは一般的に必要な能力だと思います。

ジュニア データ アナリストの場合、Excel と PPT を使用して基本的なグラフとレポートを作成でき、データを明確に表示できれば、目標を達成できます。

上級データ アナリストの場合は、より優れたデータ視覚化方法を模索し、より効果的なデータ視覚化ツールを使用し、実際のニーズに応じて単純または複雑でありながら視聴者が見るのに適したデータ視覚化コンテンツを作成する必要があります。

データ マイニング エンジニアの場合、いくつかのデータ視覚化ツールを理解し、必要に応じて複雑な視覚的なチャートを作成する必要がありますが、通常は美化の問題をあまり考慮する必要はありません。

6. 調整とコミュニケーション

ジュニア データ アナリストにとって、ビジネスの理解、データの検索、レポートの説明はすべて、さまざまな部門の人々と関わる必要があるため、コミュニケーション スキルが求められます。とても重要です、重要です。

上級データアナリストは、単独でプロジェクトを主導したり、プロダクトと連携したりする必要があるため、コミュニケーションスキルに加えてプロジェクトコーディネートスキルも必要となります。

データ マイニング エンジニアの場合、人々とのコミュニケーションに関する技術的な内容が多く、ビジネス面に関する内容は比較的少なく、コミュニケーションや調整の要件も比較的低いです。

7. 素早い学習

データ分析を行う方向がジュニアであろうと上級であろうと、迅速に学習し、ビジネス ロジックを学ぶ能力が必要です。 、業界知識を学ぶ、技術ツールを学ぶ、分析フレームワークを学ぶ...データ分析の分野で学ぶべき内容は無限にあり、誰もが常に学ぶ心を持っている必要があります。

迅速に学習することは非常に重要であり、この業界に早く参入することによってのみ、チャンスを掴み、より多くの経験と機会を得ることができます。基礎がまったくなく、できるだけ早くデータ分析業界に参入したい場合は、ビッグデータの専門トレーニング機関を選択するのが良い選択です。学習サイクルを短縮し、学習効率を向上させます。時は金なりです。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

以上がPython データアナリストとして学ぶべきことの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。