前几天在知乎上,回答了问题:「如何深入学习数据分析?」,没想到竟然成了优秀回答。感谢知友们的喜欢。
2014年,“大数据” 成为国内年度热词,并首次出现在当年的《政府工作报告中》。同年,数据分析也同样成为朝阳行业,数据分析一度霸屏各招聘网站。
近几年美国公布的相关数据分析中,薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起,技术也被越来越多的人掌握,而往往最被看重的技能是:数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
前阵子,和同学吃饭聊到收入,他说“你们程序员的工资好!高!呀!” 事实上,也就是一份辛苦钱...... 干程序员,我要老板的钱,可老板想要我的命啊! 做运维的,平台问题立马得解决,724365不间断服务。天天对着服务器,连个说话的人都没有; 做测试的,项目稍有改动,就要重新测试。都说人工智能,测试就是负责“人工”这一块的; ...... 现在要说真正有“钱”途的岗位是什么?数据分析一定榜上有名。 任何一家公司都需要利用数据驱动业务的增长。尤其是在今年经济不景气,各行业增量减少的情况下,数据分析指
而基于这些数据的分析,可以挖掘到非常多有价值的信息,这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
这是今天和客户吃饭的时候聊到的话题。某位客户的孩子在读高中,于是随口问陈老师:“想从事大数据行业的话,报什么专业比较好???”刚好一些同学也有类似问题,今天系统解答一下
许多刚刚接触数据分析的人或者转行想从事业务类数据分析的人来说如何学习才能学以致用,是一个尤为重要的问题,结合我的亲身经历讲一讲我的一些总结及看法: 对于想从事业务类的数据分析的同学,不管是刚接触数据分析的非数学及统计专业的应届毕业生还是转行的同学,这之前,首先你要把自己打造成一个专业的数据分析人员的形象,因为相比于纯业务人员,你的数据分析能力是他们所欠缺的,但是他们的业务经验也是你不足的地方;这就需要你有专业的统计学知识,熟悉 SQL 语句,懂得几款数据分析软件;学统计基础推荐《商务与经济统计(原书第
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念,并且,在这个数据化的时代,这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性,在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
从IT时代进入DT时代,高校在大数据方向上设置了哪些专业,具体学什么,就业怎么样,作为新兴专业,考生如何报考? 具体内容 专业名称:数据科学与大数据技术; 人才培养目标:以大数据为核心研究对象,利
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办?并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考! 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1:大数据是什么? ---- 答:从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Valu
第二批(32所):中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-中国香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前(钱)景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
准确来说,我是一名非本专业的转行数据分析师,不但成功转了行,还创立了城市数据团,开设了多门数据分析网红课,学员人数已超过十万人。以上三个问题是我在从事数据分析工作后经常被问到的。
2018年4月28日,教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南(2018年第一批)的函》。
从IT时代进入DT时代,高校在大数据方向上设置了哪些专业,具体学什么,就业怎么样,作为新兴专业,考生如何报考具体内容: 专业名称:数据科学与大数据技术; 人才培养目标:以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业应用问题。 学制:四年;学位:工学或理学学位。 目前已有35所高校申报了大数据专业: 第一批(3所):北京大学、对外经济贸易大学、中南大学; 第二批(32所):中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
我本科毕业于一个三流的二本院校,专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过,连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌,觉得这样下去连工作都找不到了,于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了,再加当时EX因为准备出国要和自己分手,我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗? 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情,那还怎么能称之为故事呢? 是的,我的故事也很狗血,我当时死了命的要出国去追我的EX,于是和父母百般商量,他们最终同意我出国(我
五一跟朋友出去玩,听他晒自己Q1绩效,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说,这都是小意思,其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦,可是数据分析、产品、运营人想进大厂,应该有哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多
我本科毕业于一个三流的二本院校,专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过,连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌,觉得这样下去连工作都找不到了,于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了,再加当时EX因为准备出国要和自己分手,我简直觉得自己到了穷途末路。
我羡慕那些从学校走出甚至还未走出的时候,就可以以自己学会的知识和技术来创造价值的人;而另外一些人,比如我,要再过很久才能找到自己的位置。已经开始读这篇文章的话,你与我很可能是同类。 大学期间,我基本算得上是个正牌的文科生。毕业之后,目光却逐渐转向数据分析,这个跨度颇有点不靠谱的意味。不过,在岗位上一段时间之后,我发现像我这样的人不在少数,只是他们可能在开始时距离“数据”没有那么远,例如传媒或者社会科学,但大家跨越自己原专业、进行新知识学习的程度是相似的。 既然如此,也一定会有后来人需要这些故事和鼓励,使他们
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪,越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域,请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段?为了这一专业都牺牲了什么?与此同时又给你们带来了什么?在枯燥的学习过程中,学习的原动力和兴趣来源是靠什么?”
2017年,我从河北工程大学植物保护专业毕业。由于专业对口的岗位当时比较少,我就在校招的时候选择了进入K12行业从事学科教育和英语类产品销售。
导语 随着全国各省高考分数线的公布,考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者,如何从高考选专业开始科学规划? 大数据文摘联合数据派(datapi)策划了本期专题,针对“数据科学家”的专业成长路径,采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森,希望他们从各自不同的角度,给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师:市场需求增长,五成年薪在50万以
数学专业,在大众化的眼光看来,毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研,这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而,在AI时代,这些都是偏见,数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”,数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下: 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业,而这两个专业方向基本是相通的,都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及:代
在线社交媒体,希望通过数据时刻洞察用户关注什么,提供相应内容和广告;金融巨鳄,希望能从大量数据中获得深层信息,时刻预测行业走势;BAT等顶级科技企业,纷纷生产大数据产品,为其他行业提供以数据为基础的服务……
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其实销售并不是大家想的那样,在路边向陌生人推销东西,互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析,进行用户画像,从而有针对性的拜访,很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
数据分析(Data Analysis)往往又称数据科学 (Data Science),其目标是在数据中找到有价值的规律或特征,是一门利用数据学习的科学。它结合了各种不同的领域,如数学、统计、机器学习、数据可视化、数据库、云计算等。非专业人士能够利用数据分析来理解问题,通过数据的解读与分析来正确地处理数据。数据分析能够用于不同的领域,如教育、金融或商业。
学生时代对于自己以后想做什么工作都是很迷茫的。没有太多想法,按部就班,想着毕业之后就是做自己本行的事情,虽然也算不上很热爱。
因为鸭鸭对数据比较敏感,喜欢探索数据背后的事情,思考他的业务逻辑,这也是我选择数据分析的原因,直观! down to earth!
从理论指导角度,数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法,很显然基于统计学的相对容易理解一些,而数据挖掘对高等数学要求会高一些,相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了,甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
EXCEI在人力资源的数据分析方面我觉得和其他几个软件对比,由其自己独有的优势
随着数据科学行业的火热,大量跨专业、跨行业人才涌入,数据分析的门槛究竟将会提高还是降低?
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”,但本期C君采访了可不止一位,他们有的是从业几年甚至十几年的老兵,有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿,那就是参加了第三届CDA数据
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网,专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看,2015年数据分析师职位需求呈
随着如今5G时代来临,大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术,因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术,一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势,另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展,大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下,有哪些国内高校开设了大数据专业。
其实,各行各业都有自己的分析师,比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师;统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用,各种数据分析的工具软件也层出不穷,现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ,Tableau, Excel 等。
近日,我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员,在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元,(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验),本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲,那么他们又是如何备考和学习的呢?
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 结合目前了解的信息和我的个人情况,从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块:一是掌握基本统计知识,会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件,从事数据的简单分析和挖掘;二是主要侧重于计算机专业的技能,如数据库、机器学习,掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等,具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言,前者适合
2018年9月26日,升达学院数据分析高质量就业班正式开课。开课典礼当天,会场气氛热烈,同学们情绪高涨。
聚信立数据科学家甘建铃:孙子兵法在数据分析中的应用
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词,而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展,成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”,来收集用户行为画像,对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的,数据丰富的公司,尤其是那些会有严格监管的大型公司,多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动,来引导企业进行更快速的成长, 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
EViews是一款专业的数据分析软件,广泛应用于经济学研究领域。该软件提供了强大的数据处理和分析功能,包括统计分析、时间序列分析、面板数据分析等,成为了许多经济学研究人员的必备工具之一。本文将对EViews的主要功能和使用技巧进行介绍,并结合实际案例进行详细说明。
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明,这绝不是对这一学科的完整概述,而只是一个简单的总结,它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
1、如何做好数据分析? 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。 从分析的目的来看,数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析,数据挖掘更侧重于
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