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15选5百度乐彩:数据分析师必备的九项技能

喜乐彩注册 www.jj1v.cn 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2015-12-22 | 作者:admin

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在企业,评定一个人的价值,不在于他具备那些技能,而在于他具备的技能是否能为他所在的企业创造商业价值,通俗点说,企业需要的是能够适用岗位需求的人才,而不是为员工“量身打造”职位,那么企业需要的数据分析师应该具备哪些技能。

技术技能:分析学

1、教育——数据科学家受教育程度都很高,其中88%至少拥有硕士学位,46%有博士学位。虽然有一些名人特例,不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景,才能掌握所需的深度知识。最常见的研究领域包括数学与统计学(32%),其次是计算机科学(19%)以及工程学(16%)。

2、SAS软件与/或R语言——对其中至少一种分析工具有深入的了解,一般对数据科学来说R语言更好一些。

技术能力:计算机科学

3、都是公司在招聘数据科学类角色时最常提出的语言要求。

4、Hadoop平台——尽管不是总有这个需求,不过在很多情况下掌握它的人优势更大。熟悉Hive或Pig也是很有利的卖点。熟悉类似Amazon S3这样的云工具也会很有优势。

5、SQL数据库/编程——尽管NoSQL和Hadoop已经成为了数据科学很大的组成部分之一,招聘者还是希望能够找到可以编写与执行SQL复杂查询的候选人。

6、非结构化数据——数据科学家能够处理非结构化数据这一点非常重要,无论这些数据是来自社交媒体、视频源或者音频的。

非技术类技能

7、求知欲——毫无疑问最近到处都能看到这个词,尤其是在与数据科学家关联时。Frank Lo在几个月前的博文中描述了这个词的含义,并且讨论了其他必须的“软技能”。

8、商业智慧——想要成为数据科学家,需要充分了解自己工作的行业,并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要,并且能够找出利用数据的新办法,这些是非常关键的。

9、通用技能——寻找优秀数据科学家的公司想要的是这样的人材:能够清楚顺畅地将自己的技术发现转化为非技术团队(比如市场部或者销售部)能够使用的内容。数据科学家必须能得出可用以决策的量化insight,同时了解非技术团队的需求,可以恰当地进行沟通以传达数据。想要了解定量专家在沟通技巧方面的更多信息,请参见我们近期的调查。

数据科学家

一般接下来的问题都是:“怎样能够获得这些技能呢?”网上有很多资源,不过笔者不希望让读者产生这样的错觉——成为数据科学家非常简单,上几节MOOCs就够了。除非你有扎实的定量经验,否则成为数据科学家之路还是颇有挑战的——但也并非不可能。

不过只要你确实对数据有兴趣、有激情,并打算将生命投入到相关的学习上,那么就不要让经验背景成为你追求数据科学生涯的阻碍。下面是我们觉得有用的一些资源:

1、高等学位——为了满足目前的需求,如雨后春笋般出现了更多的数据科学专业的项目,不过数学、统计学与计算机科学专业的项目也有很多。

2、MOOCs——Coursera、Udacity还有codeacademy都是不错的入门方式。

3、证书——KDnuggets编写了一个很长的列表清单。

4、Bootcamps——想要了解这种方式与学历项目或MOOCs的对比情况。

5、Kaggle——Kaggle上有数据科学竞赛,可以进行演练,用杂乱的真实世界数据来磨练技巧,解决真实的商业问题。雇主对Kaggle排名很重视,该排名可以被看作是相关的、经过亲身实践的项目工作。

6、LinkedIn小组——加入相关的小组,与数据科学社区的其他成员互动。

7、数据科学中心与KDnuggets——数据科学中心与KDnuggets都是保持与数据科学行业趋势前沿同步的优秀资源。8、Burtch Works研究:关于数据科学家的薪金,如果想要了解更多信息与当前数据科学家人数统计的话,请下载我们的数据科学家薪金研究报告。

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