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          程序員到底要不要學數據分析?

          • 發布:Python培訓
          • 來源:熱門文章
          • 時間:2020-04-09 16:09

          由于互聯網的崛起,每天都會有大量的數據產生,“拍腦袋”做決策已經無法滿足企業的需求,依靠數據分析進行科學決策才是實現一個好的決策的根本,這就催生了各種數據分析的業務需求。那么程序員到底要不要學數據分析?

          答案是肯定的,需要學!但是目前“數據分析師”的水平良莠不齊,數據分析師到底需要擁有哪些技能?轉行數據分析應該知道哪些?如何快速成為數據分析師?這是學習數據分析人的共同疑問。下面就為各位解答一下。

          (一)了解數據分析師

          數據分析工作到底是做什么的?相信這是許多新人共同的疑問。數據分析師這個職位,不同的公司,不同的行業,對于它的理解和工作內容都有所不同。

          傳統行業,數據分析師的工作重點是做行業報告;

          小型企業由于人少,數據分析師做的工作比較繁雜,可能從數據采集和處理到數據產品搭建都屬于數據分析師的工作;

          大型互聯網公司則對崗位劃分比較明確,大部分時間都是在做產品和運營的分析工作,而數據處理等基礎準備則是數據專員來做。

          (二)需要哪些能力

          軟素質:是否對數據分析感興趣,是否具有良好的自主學習能力與溝通表達能力。

          興趣是最好的老師,這句話在任何時候都不過時,如果你對數據分析無感,在面對大量數據運算感到頭疼,更對編程學習表示抗拒,那可能入門數據分析對你來說非常困難;同時,自主學習能力也很重要,對于那些完全不了解數據分析的同學來說,轉行需要重頭學起,而數據分析所涉及的知識體系非常龐大,需要學習者持續不斷地學習;

          溝通表達能力不用多說,作為一名數據分析師,要將數據分析得到的結果進行可視化表達,與決策者進行有效溝通,利用數據分析結果進行有效決策,良好的溝通表達能力可以提高過程效率。

          硬技能:了解數據庫、數據倉庫、數據采集,Excel、SQLPython 等。

          這里所列出來的硬技能是可以通過后期學習來具備的,所以初學者不用擔心。數據分析之所以成為大數據方向的熱門職位,就是因為它門檻很低,不需要任何基礎就能學。

          當然,如果你在轉行之前就了解這些知識,也許是簡單的數據操作,或是會一門語言,又或是專業的程序員,這些都會讓你的數據分析之路變得容易很多。

          (三)心態

          心態放到最后來講,不是因為它不重要,而是最重要的。

          也許在下定決心轉行的那一刻,你開始安排學習規劃,勤勤懇懇地將網上所有的必讀書單和學習資源都收入囊中,想著要在未來一段時間加速學習,爭取彎道超車,迅速成長為一名數據分析師。

          但走出校門后的職場人在學習上的自驅力和自控力并沒有想象中那么好,轉行很可能會推翻你以前的知識框架,所有的知識技能都需要你從頭學過,加上數據分析師的知識框架龐大且復雜,在學習的過程當中很可能會催生放棄的想法。

          所以應該在一開始就給自己定下一個目標,這個目標可以是你未來想要從事的崗位,也可以是要將知識學習到哪種程度,有了目標才會走向成功。

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