如何成為數(shù)據(jù)分析師

如何成為數(shù)據(jù)分析師

如何成為數(shù)據(jù)分析師？數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)(必修):用 SQL 訪(fǎng)問(wèn)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合業(yè)務(wù)，能從海量數(shù)據(jù)提取相關(guān)信息，從不同維度進(jìn)行建模分析，形成邏輯嚴(yán)密能夠體現(xiàn)整體數(shù)據(jù)挖掘流程化的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;簡(jiǎn)單了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系，數(shù)據(jù)庫(kù)增刪改查，高級(jí)查詢(xún)，高級(jí)應(yīng)用，以下是如何成為數(shù)據(jù)分析師的具體介紹。

實(shí)用型大數(shù)據(jù)挖掘算法、(Apriori 算法、Tanagra 工具、決策樹(shù))：深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場(chǎng)景應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么樣的方法;其二是學(xué)習(xí)算法的經(jīng)典思想，可以將它應(yīng)用到其他的實(shí)際項(xiàng)目之中;其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用落實(shí)到實(shí)際的應(yīng)用中。課程會(huì)通過(guò)三個(gè)不同的方面來(lái)講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的 SQL Server 與 Excel 等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開(kāi)源算法的數(shù)據(jù)挖掘，如 Weka等開(kāi)源工具;三是利用 Java、C#語(yǔ)言?xún)煞N語(yǔ)言做演示來(lái)完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。

SPSS Modeler 數(shù)據(jù)挖掘：將挖掘技術(shù)所涉及的思想、方法、參數(shù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)聯(lián)系起來(lái)，了解包括維度、數(shù)據(jù)、分析、數(shù)據(jù)流等在內(nèi)的功能、參數(shù)的實(shí)際義和選擇、組合等應(yīng)用方法。

Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù) :掌握應(yīng)用 Python 爬蟲(chóng)基礎(chǔ)庫(kù);掌握使用 Python 爬蟲(chóng)利器;掌握使用 Scrapy 項(xiàng)目構(gòu)建;熟練掌握 Scrapy 流化開(kāi)發(fā);熟練使用 Scrapy 拓展;掌握使用 Scrapy 與 Mysql 交互。

機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展深入(Python 語(yǔ)言、算法、Numpy 庫(kù)、MatplotLib)：兩大類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)里面，又分為分類(lèi)和預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)。這些算法都是基礎(chǔ)的算法。通過(guò)深入學(xué)習(xí)Python來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘下方算法。

人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)(擴(kuò)展)：了解線(xiàn)性回歸、掌握決策樹(shù)的應(yīng)用、熟練使用SVM支持向量機(jī)、熟練使用聚類(lèi)+貝葉斯、掌握EM-HMM-LDA-ML。