一个成功的数据分析师的职业生涯
数据分析师做什么？
数据分析员收集，处理和执行数据的统计分析，即使数据以某种方式或其他方式有用。它们帮助其他人做出正确的决策，并优先处理已收集的原始数据，以便使用某些公式和应用正确的算法使工作更轻松。
如果你对数字，代数函数充满热情，并喜欢与其他人分享你的工作，那么你将成为数据分析师。以下是帮助你制定成功路线图的角色概述。
成为成功的数据分析师所需的技能：
- Microsoft Excel：如果数据结构不正确，则数据无用。Excel 提供了一套功能，使数据管理变得方便和轻松；
- 基本的 SQL 技能；
- 基本的 Web 开发技巧；
- 能够在大型数据集中查找模式；
- 数据映射技巧；
- 能够从已处理的数据中获取可操作的见解。
在频谱的一端，数据分析与统计和高等数学重叠，而在另一端，它与编程和软件开发无缝融合。
数据分析师职业的编程技巧
R 和 Python 是为数据分析师学习的两种最流行的编程语言。虽然 R 支持统计计算和图形，但 Python 的易用性使其成为大型项目中使用的良好语言。
用 R 编程
在谈论 R 时，你应该专注于某些领域，以便更好地掌握语言和你的工作。
Dplyr 充当 R 和 SQL 的桥梁。它不仅可以翻译 SQL 语言中的代码，还可以与两种类型的数据一起使用。
Ggplot2 是一个可以帮助你迭代构建绘图的系统，如有必要，可以根据图形进行编辑。此外，两个 Ggplot2 子系统是有用的：ggally（帮助你准备网络图）和 ggpairs（矩阵）。
reshape2：这是基于两种格式，meta 和 cast。meta 将数据从宽格式数据转换为长格式数据，而演员则相反。
用 Python 编程
Python 是最简单的编程语言之一，并且是初学者的首选。这些软件包将为你提供数据分析师世界的先机：numpy，pandas，matplotlib，scipy，scikit-learn，ipython，ipython notebooks，anaconda 和 seaborn。
统计
如果数据解释不正确，编程是没有用的。如果我们谈论数据，统计数据将始终进入图片。许多统计技能对于建立成功的数据分析师职业生涯是必要的，例如形成数据集，平均值，中位数，模式，SD 和其他变量的基本知识，直方图，百分位数，概率，anova，链接和分布特定组中的数据，相关性，因果关系等。
数学
数据分析是一个数字游戏 - 如果你对数字很好，这就是你要走的路。
矩阵和线性代数，关系代数，CAP 定理，成帧数据和系列的高级知识对数据分析师来说非常重要。
机器学习
如果你想成为数据分析师，机器学习是最强大的技能之一。它基本上是多变量微积分，线性代数和统计学的组合。你不需要投资任何机器学习算法，因为你只需升级你的技能。
机器学习有三种：
- 在监督学习中，计算机算法分两个阶段学习：学习阶段和测试阶段。在第一阶段，计算机学习并适应学习，而在第二阶段它变得活跃。示例：在现代智能手机中，语音识别首先学习用户的真实语音和语调，然后再将其应用于未来的用例。你将使用的工具是逻辑回归，决策树，支持向量机，朴素贝叶斯分类，朴素贝叶斯分类，朴素贝叶斯分类。
- 无监督学习是指多个项目之间存在多个关系，并且建议引擎提供实时建议。一个很好的例子是 Facebook 的朋友名单。你将使用的工具是主成分分析，奇异值分解，聚类算法和独立成分分析。
- 强化学习是监督学习和无监督学习之间的一个空间，有可能改善或加倍努力。你将使用的工具将是 TD-Learning，Q-Learning 和遗传算法。
数据争论
从某种意义上说，数据争论是所有研究数据汇集在一起??形成一个单一的，有凝聚力的整体的地方。在数据争论中，原始数据被转换为可行的结构合理的逻辑集。为此，你可能需要使用充当中心集线器的基于 SQL 和非 SQL 的数据库。一些例子是 PostgreSQL，Hadoop，MySQL，MongoDB，Netezza，Spark，Oracle 等。
通信和数据可视化
数据分析师的工作不仅限于数据解释和报告。预计数据分析师还将向所有相关利益相关方传达见解。了解 asggplot，matplotlib，d3.js 和 seaborne 等可视化编码工具对于有效实现这一目标至关重要。
数据直觉
假设你作为数据分析师在组织中工作。你已经分析了一组数据，并已将你的报告提交给团队，以便他们可以开始工作。在开始项目工作之前，团队可能没有什么问题可以正确理解项目以及如何使用数据。但是你可能没有足够的时间来回答所有这些问题。
这就是数据直觉技能所介入的地方。通过经验，你可以了解可能会提出哪些问题，以及如何策划一组解决所有盲点问题的答案。这也有助于你将问题归类为知识渊博或需要知道的问题。
数据分析师执行的任务：
- 收集和提取数值数据。
- 查找数据中的趋势，模式和算法。
- 解读数字。
- 分析市场研究。
- 将这些决定应用于业务。
要成为一名成功的数据分析师，你需要对数字充满热情，能够从已处理的数据中提取有用的见解，以及以视觉形式准确呈现这些见解的技能。这些技能无法在一夜之间学会。有了耐心，努力工作和正确的指导，一切皆有可能。是的，这一切都始于一个计划。
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