培訓(xùn)時(shí)間要根據(jù)每位同學(xué)的吸收情況來(lái)看，能力強(qiáng)的會(huì)比較快，一般來(lái)說(shuō)3-6個(gè)月。大數(shù)據(jù)挖掘工程師的課程內(nèi)容涉獵很多，包括JavaSE 開發(fā)、JavaEE開發(fā)、并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Linux精講、Hadoop 生態(tài)體系、Python 實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Storm 實(shí)時(shí)開發(fā)、Spark 生態(tài)體系、ElasticSearc、Docker容器引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)、超大集群調(diào)優(yōu)、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等。如果想要全部掌握以上的知識(shí)，必須要進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，建議報(bào)名相關(guān)的專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行線上或者線下課程的學(xué)習(xí)。同時(shí)，學(xué)成之后大數(shù)據(jù)工程師的就業(yè)前景還是很明朗的，在薪酬待遇也是很有優(yōu)勢(shì)的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)工程師在IT類職業(yè)中比較稀缺的，收入待遇可以說(shuō)達(dá)到了同類的頂級(jí)。國(guó)內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10％都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。想了解數(shù)據(jù)挖掘工程師的相關(guān)內(nèi)容課程，推薦上CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程培養(yǎng)學(xué)員硬性的數(shù)據(jù)挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能的同時(shí)，還兼顧培養(yǎng)學(xué)員軟性數(shù)據(jù)治理思維、商業(yè)策略優(yōu)化思維、挖掘經(jīng)營(yíng)思維、算法思維、預(yù)測(cè)分析思維，全方位提升學(xué)員的數(shù)據(jù)洞察力。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

千鋒，可以鍛煉自己的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)?？梢栽陧?xiàng)目中快速的成長(zhǎng)。

Ⅰ 學(xué)數(shù)據(jù)分析，報(bào)考數(shù)據(jù)分析師考試有哪些條件

在考試前也應(yīng)注意的：要模擬練習(xí)，想像老師可能出的題目，從考古題中，或從自我評(píng)量的題目中，從關(guān)鍵的詞匯里嘗試來(lái)自我解答，相信在不斷的練習(xí)，你可以知道哪些部分需要再加強(qiáng)。

Ⅱ 項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件是什么

人才認(rèn)證 主管機(jī)構(gòu) 項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)項(xiàng)目的主辦單位是中回國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專答業(yè)委員會(huì)及工業(yè)和信息化部教育與考試中心。 分管機(jī)構(gòu) 各盛直轄市構(gòu)建專業(yè)認(rèn)證體系的形式存在，并開展培訓(xùn)、繼續(xù)教育等工作。

Ⅲ 如何考大數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)分析師報(bào)考要求如下：

1、初級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

（1）具有大專以上學(xué)歷，或從事統(tǒng)計(jì)工作的人員；

（2）通過(guò)初級(jí)筆試、上機(jī)考試、報(bào)告考核，成績(jī)?nèi)亢细瘛?/p>

2、中級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

（1）具有本科及以上學(xué)歷，或初級(jí)數(shù)據(jù)分析師證書，或從事相關(guān)工作一年以上；

（2）通過(guò)中級(jí)筆試、上機(jī)考試，成績(jī)?nèi)亢细瘢?/p>

（3）通過(guò)中級(jí)實(shí)踐應(yīng)用能力考核。

3、高級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

（1）研究生以上學(xué)歷，或從事相關(guān)工作五年以上；

（2）獲得中級(jí)數(shù)據(jù)分析師證書。

（3）通過(guò)高級(jí)筆試、報(bào)告考核后，獲取準(zhǔn)高級(jí)數(shù)據(jù)分析師證書；

（4）考生在獲得準(zhǔn)高級(jí)證書后，在專業(yè)領(lǐng)域工作五年，并撰寫一篇專業(yè)數(shù)據(jù)分析論文，經(jīng)答辯合格，獲取高級(jí)數(shù)據(jù)分析師合格證書。

(3)數(shù)據(jù)分析師條件擴(kuò)展閱讀

技能要求

1、懂業(yè)務(wù)

從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會(huì)需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨(dú)到的見解，若脫離行業(yè)認(rèn)知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會(huì)是脫了線的風(fēng)箏，沒(méi)有太大的使用價(jià)值。

2、懂管理

一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營(yíng)銷、管理等理論知識(shí)來(lái)指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進(jìn)行。另一方面的作用是針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。

Ⅳ 2016數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件

2016數(shù)據(jù)分析師分報(bào)考條件（具備以下條件之一）：

1.大專以上學(xué)歷，在相關(guān)行業(yè)連續(xù)半年以上實(shí)踐、實(shí)習(xí)經(jīng)歷（提供學(xué)歷證書原件、復(fù)印件和單位證明原件）。

2.中專學(xué)歷者，相關(guān)專業(yè)（電子商務(wù)、計(jì)算機(jī)及其應(yīng)用、通信工程、電子信息工程等）畢業(yè)，從事相關(guān)行業(yè)連續(xù)1年以上實(shí)踐、實(shí)習(xí)經(jīng)歷。 非上述專業(yè)，須在相關(guān)行業(yè)連續(xù)實(shí)踐3年以上（提供學(xué)歷證書原件、復(fù)印件和單位證明）。

3.在校學(xué)生（含自學(xué)考試）大專層次以上相關(guān)專業(yè)（同上）學(xué)生報(bào)考必須已學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)2年以上；其它學(xué)生報(bào)考須按教學(xué)大綱經(jīng)系統(tǒng)培訓(xùn)80學(xué)時(shí)以上（培訓(xùn)學(xué)校結(jié)業(yè)證書或證明）。

4.持有相關(guān)職業(yè)技術(shù)證書的人員（提供證書原件、復(fù)印件）均可申報(bào)。

數(shù)據(jù)分析師考試相關(guān)知識(shí)：

考試安排：

數(shù)據(jù)分析師由工業(yè)和信息化部教育與考試中心和中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)一安排考核，截止2014年8月，考試共有三門《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》《量化經(jīng)營(yíng)》《量化投資》，每門100分，60分及格制。

考試時(shí)間：

每年有4次考試。具體時(shí)間請(qǐng)關(guān)注CPDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)考試通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

頒發(fā)證書：

考核合格，學(xué)員獲得：由工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā)的《項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技術(shù)證書》和中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析師證書》，證書可查詢。見下圖

希望能幫到您

Ⅳ 成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要什么條件

1、對(duì)上級(jí)：了解數(shù)據(jù)需求。最核心的是搞清楚領(lǐng)導(dǎo)對(duì)數(shù)據(jù)工作的滿意/不滿意點(diǎn)。用小本子記下來(lái)，交辦了多少項(xiàng)事情，緊急程度如何。這樣每周匯報(bào)完成了多少。慢慢做不等于悶不吭聲做，越是見效慢的工種就越得分階段的、日常的匯報(bào)進(jìn)度。不然，領(lǐng)導(dǎo)看不到進(jìn)展，就會(huì)以為新招一個(gè)人來(lái)了也沒(méi)啥起色，就會(huì)心生怨念。大部分悲劇都是從這里開始的。 2、對(duì)業(yè)務(wù)部門平級(jí)：了解業(yè)務(wù)背景。業(yè)務(wù)流程自然要慢慢熟悉，之前發(fā)生過(guò)哪些重大業(yè)務(wù)動(dòng)作要逐步了解。這些和構(gòu)建分析思路，解答問(wèn)題有重大關(guān)系。暗中觀察不同部門對(duì)數(shù)據(jù)的態(tài)度，后續(xù)合作的時(shí)候，可以有針對(duì)性的。 3、對(duì)技術(shù)部門平級(jí)：了解數(shù)據(jù)流程。數(shù)據(jù)采集-清洗-存儲(chǔ)-BI開發(fā)-維護(hù)，每個(gè)環(huán)節(jié)上都是誰(shuí)在干，情況如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，關(guān)系自然要維護(hù)好。 4、對(duì)下級(jí)（如果有）：先別急著擺官威，先整明白現(xiàn)有的數(shù)據(jù)需求（報(bào)表/專題/BI）種類，用途，日常工作中下級(jí)有什么困惑。已經(jīng)吃過(guò)餅的人，才最知道餅的滋味。別被老板畫的大餅忽悠了，多聽聽基層真實(shí)情況，可以讓自己更好理解形勢(shì)。 以上~~聽起來(lái)很慫，可卻是比較穩(wěn)妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，進(jìn)門就懷著“我為大家?guī)О柗ü穪?lái)啦！”的想法，指望著一進(jìn)公司就做出超牛逼算法毀天滅地，哦不，改天換地。這種特激進(jìn)的做法，往往容易惹麻煩。先處理好人際關(guān)系，摸清形勢(shì)再有的放矢。

Ⅵ 如何成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能

接下來(lái)我們分別從每一個(gè)部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。

數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲

如果接觸的只是企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)，不需要要獲取外部數(shù)據(jù)的，這個(gè)部分可以忽略。

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、 *** 會(huì)開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對(duì)較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)費(fèi)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過(guò)爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評(píng)分評(píng)分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂(lè)評(píng)論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫(kù)（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)爬蟲。如果是初學(xué)，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要 Python 的知識(shí)，以后遇到的問(wèn)題也可以在這個(gè)教程查看）

網(wǎng)上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網(wǎng)頁(yè)爬取，一方面是網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，二是豆瓣對(duì)爬蟲相對(duì)比較友好。

掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級(jí)技巧，比如正則表達(dá)式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬取頻率、使用cookie信息等等，來(lái)應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網(wǎng)站、問(wèn)答網(wǎng)站、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，都是很好的練手方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數(shù)據(jù)存?。篠QL語(yǔ)言

你可能有一個(gè)疑惑，為什么沒(méi)有講到Excel。在應(yīng)對(duì)萬(wàn)以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel對(duì)于一般的分析沒(méi)有問(wèn)題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會(huì)力不從心，數(shù)據(jù)庫(kù)就能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會(huì)以SQL的形式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如果你是一個(gè)分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫(kù)工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2018年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……，SQL可以通過(guò)簡(jiǎn)單的命令幫你完成這些工作。

數(shù)據(jù)庫(kù)的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫(kù)最基本的操作，但只要用簡(jiǎn)單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個(gè)表之間的聯(lián)系：這個(gè)部分是SQL的進(jìn)階操作，多個(gè)表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒(méi)有監(jiān)測(cè)到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時(shí)監(jiān)測(cè)無(wú)效的。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無(wú)效的操作對(duì)分析沒(méi)有意義，就需要進(jìn)行刪除。

那么我們需要用相應(yīng)的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補(bǔ)全，這些都是需要考慮的問(wèn)題。

對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會(huì) pandas 的用法，應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒(méi)問(wèn)題了。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問(wèn)（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計(jì)量如何應(yīng)用？如果有時(shí)間維度的話隨著時(shí)間的變化是怎樣的？如何在不同的場(chǎng)景中做假設(shè)檢驗(yàn)？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)也是必不可少的。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程

其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。通過(guò)可視化的方式來(lái)描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實(shí)可以得出很多結(jié)論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢(shì)如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會(huì)輕松地畫出各種可視化圖形，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗(yàn)之后，可以對(duì)樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)之間是否存在差別作出判斷，已驗(yàn)證結(jié)果是否在可接受的范圍。

python數(shù)據(jù)分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實(shí)真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實(shí)現(xiàn)不同案例的假設(shè)檢驗(yàn)，其實(shí)你就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的驗(yàn)證。

比如掌握回歸分析的方法，通過(guò)線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對(duì)大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對(duì)精確地結(jié)論。比如DataCastle的訓(xùn)練競(jìng)賽“房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)”和“職位預(yù)測(cè)”，都可以通過(guò)回歸分析實(shí)現(xiàn)。這部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問(wèn)題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個(gè)不錯(cuò)的分析結(jié)論。

當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會(huì)遇到一些復(fù)雜的問(wèn)題，你就可能需要去了解一些更高級(jí)的算法：分類、聚類，然后你會(huì)知道面對(duì)不同類型的問(wèn)題的時(shí)候更適合用哪種算法模型，對(duì)于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過(guò)特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來(lái)提升預(yù)測(cè)的精度。這就有點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的味道了，其實(shí)一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個(gè)初級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。

系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

這個(gè)時(shí)候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。能夠獨(dú)立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗市面上大部分的數(shù)據(jù)分析師了。

如何進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)呢？

上面提到的公開數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來(lái)分析，看看能夠得到哪些有價(jià)值的結(jié)論。

另一個(gè)角度是，你可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問(wèn)題，比如上面說(shuō)到的電商、招聘、社交等平臺(tái)等方向都有著很多可以挖掘的問(wèn)題。

開始的時(shí)候，你可能考慮的問(wèn)題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗(yàn)的積累，慢慢就會(huì)找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區(qū)域分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。隨著經(jīng)驗(yàn)的增加，你會(huì)有一些自己對(duì)于數(shù)據(jù)的感覺(jué)，這就是我們通常說(shuō)的數(shù)據(jù)思維了。

你也可以看看行業(yè)的分析報(bào)告，看看優(yōu)秀的分析師看待問(wèn)題的角度和分析問(wèn)題的維度，其實(shí)這并不是一件困難的事情。

在掌握了初級(jí)的分析方法之后，也可以嘗試做一些數(shù)據(jù)分析的競(jìng)賽，比如 DataCastle 為數(shù)據(jù)分析師專門定制的三個(gè)競(jìng)賽，提交答案即可獲取評(píng)分和排名：

員工離職預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽

美國(guó)King County房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽

北京濃度分析訓(xùn)練賽

種一棵樹最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在?，F(xiàn)在就去，找一個(gè)數(shù)據(jù)集開始吧?。?/p>

Ⅶ 數(shù)據(jù)分析師的入職條件是什么

任職要求： 1.大專抄及以上學(xué)歷有半年襲以上統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn); 2.熟練運(yùn)用office辦公軟件，熟練掌握、運(yùn)用excel表格函數(shù)，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析能力; 3.工作認(rèn)真積極進(jìn)取有較強(qiáng)的工作責(zé)任感和事業(yè)心有強(qiáng)烈的集體認(rèn)同感和團(tuán)隊(duì)合作精神。

Ⅷ 數(shù)據(jù)分析師做什么工作，報(bào)考條件是什么

數(shù)據(jù)分析來(lái)師是為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)源時(shí)代要求，加強(qiáng)正規(guī)化、專業(yè)化、職業(yè)化的數(shù)據(jù)分析師人才隊(duì)伍建設(shè)，進(jìn)一步提升我國(guó)數(shù)據(jù)分析員師的職業(yè)素質(zhì)和能力水平，經(jīng)國(guó)家相關(guān)部委統(tǒng)一頒布實(shí)施，旨在通過(guò)掌握大量行業(yè)數(shù)據(jù)以及科學(xué)的計(jì)算工具，將經(jīng)濟(jì)學(xué)原理用數(shù)學(xué)模型表示，科學(xué)合理的分析投資和運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目未來(lái)的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為做出科學(xué)合理的決策提供依據(jù)。 報(bào)考條件沒(méi)有限制。

Ⅸ 數(shù)據(jù)分析師主要做什么

專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)。

互聯(lián)網(wǎng)本身具有數(shù)字化和互動(dòng)性的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來(lái)了革命性的突破。以往“原子世界”中數(shù)據(jù)分析師要花較高的成本（資金、資源和時(shí)間）獲取支撐研究、分析的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時(shí)性都比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代差很多。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過(guò)剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會(huì)借助技術(shù)手段進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。

就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無(wú)論在任何時(shí)代，媒體運(yùn)營(yíng)者能否準(zhǔn)確、詳細(xì)和及時(shí)地了解受眾狀況和變化趨勢(shì)，都是媒體成敗的關(guān)鍵。

(9)數(shù)據(jù)分析師條件擴(kuò)展閱讀

數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)職業(yè)的定義有點(diǎn)廣泛。同樣叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，在不同行業(yè)不同公司干的活可能是很不一樣的。

有的偏機(jī)器學(xué)習(xí)、建模，有的偏數(shù)據(jù)分析。有的叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，干的很多事情跟軟件工程師（SWE）很類似。有的偏產(chǎn)品，風(fēng)格短平快。有的偏長(zhǎng)期研究，看的是一兩年甚至更久的效果。

做數(shù)據(jù)分析的最終目的，那就是通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)引導(dǎo)產(chǎn)品改進(jìn)的能力。任何方面的技能，歸根結(jié)底都需要為這個(gè)目的服務(wù)。

Ⅹ 項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件是什么

至少大專學(xué)歷，大專學(xué)歷需有數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作2年經(jīng)驗(yàn) 本科及以上學(xué)歷，可直接報(bào)名 項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師，是考培一體化的，需要參加培訓(xùn)，方可考試 現(xiàn)在，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)改名為 數(shù)據(jù)分析師

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