¿Cómo llevar a cabo un aprendizaje básico de big data?

1. Comprensión general del análisis de datos: 5 horas\x0d\ Las personas nuevas se sienten atraídas por información como "big data", "inteligencia artificial", "el siglo XXI es la era de los analistas de datos" y así sucesivamente, y estás decidido a convertirte en analista de datos, entonces surge la pregunta, ¿qué es exactamente el análisis de datos? ¿Qué incluye el análisis de datos? \x0d\ Hay muchos libros en el mercado que hablan sobre análisis de datos. Análisis en un lenguaje simple y profundo". Este libro puede considerarse una lectura recreativa para quienes tienen conocimientos básicos, pero aún tiene cierto efecto en los recién llegados. Al leer, no es necesario pedir una comprensión profunda. Concéntrese en comprender el proceso de análisis de datos, los escenarios de aplicación y varias herramientas de análisis de datos mencionadas en el libro. 5 horas son suficientes para hacerse una idea preliminar del trabajo de análisis de datos y eliminar la sensación de desconocimiento. \x0d\ 2. Comprender el conocimiento estadístico: 10 horas\x0d\15 horas son suficientes para que usted comprenda el conocimiento estadístico. Es suficiente para una introducción, pero debe saber que a medida que el contenido del trabajo se profundice en el futuro, lo necesitará. para aprender más Conocimientos estadísticos. \x0d\Hay dos libros recomendados en esta etapa: "Estadísticas en un lenguaje simple" y "Estadísticas: de los datos a las conclusiones". Debe comprender los modelos estadísticos matemáticos de uso común (indicadores estadísticos descriptivos, agrupaciones, árboles de decisión, clasificación bayesiana). , regresión, etc.), la atención se centra en aprender el principio de funcionamiento, el contenido de entrada y el contenido de salida del modelo de aprendizaje. En cuanto a la derivación matemática específica, si no puede aprenderla, puede dejarla a un lado temporalmente y regresar. a él cuando necesite usarlo. \x0d\ 3. Aprenda herramientas de nivel básico: 20 horas \x0d\ Para analistas de datos no técnicos, solo se recomienda una herramienta de nivel básico: EXCEL. El libro recomendado es "¿Quién dijo que los novatos no pueden conocer el análisis de datos?". Debe estudiar los capítulos básicos, pero no necesariamente los capítulos avanzados (puede utilizar otros libros EXCEL avanzados). También puede estudiar varios cursos abiertos en Internet. \x0d\El objetivo de esta etapa es aprender el uso de funciones intermedias de EXCEL (tablas dinámicas, funciones, escenarios aplicables para varios gráficos y cómo crearlos). Si tiene capacidad adicional, puede aprender VBA. \x0d\ 4. Mejorar la capacidad de PPT - 10 horas \x0d\ Como analista de datos, la capacidad de producción de PPT es una habilidad extremadamente importante, por lo que lleva un tiempo comprender cómo hacer un PPT enfocado y claro, y cómo insertar varios gráficos. en PPT para actualizar datos fácilmente. 10 horas no es demasiado, pero es suficiente (si nunca has hecho PPT, necesitas agregar algo más de tiempo). No recomendaré libros ni cursos específicos. Hay muchos de ellos en línea, así que búsquelos usted mismo. \x0d\ 5. Comprender bases de datos y lenguajes de programación - 10 horas \x0d\ Esta etapa tiene dos objetivos: aprender conocimientos básicos de bases de datos y programación para mejorar la eficiencia de su trabajo futuro y probar qué tipo de datos avanzados es adecuado para aprender Análisis Herramientas. Para el primero, se recomienda aprender MySQL para la base de datos (aunque Hadoop es muy útil, pero no está en una posición técnica, por lo que no lo necesitará en la etapa inicial), y para el lenguaje de programación, se recomienda para aprender Python (continúe con la "Introducción a Python" de Amway, realmente no acepté su dinero). Simplemente aprenda la consulta conjunta en la base de datos y no necesitará hacer cosas como la optimización del rendimiento y la copia de seguridad en Python, podrá aprender todo lo que pueda; \x0d\ 6. Aprenda herramientas avanzadas - 10 horas \x0d\ Aunque EXCEL puede resolver más de 70 problemas, los 30 restantes aún requieren herramientas avanzadas (no use EXCEL para realizar agrupaciones). Hay dos opciones para herramientas de análisis avanzadas: SPSS y R. Aunque R tiene varios beneficios, mi sugerencia es decidir qué herramienta aprender en función de su experiencia de aprendizaje en el paso anterior. Si aprender un lenguaje de programación es doloroso, aprenda SPSS. Si aprender es muy divertido, aprenda R. Independientemente de la herramienta que utilice, debe repasar los modelos clave que aprendió cuando estudió estadística y aprender a crear modelos y optimizarlos ligeramente. \x0d\ 7. Comprenda la industria y el puesto al que desea ir: 10 horas \x0d\ Aquí he escrito un " " número en el tiempo, porque este paso no necesariamente requiere un bloque completo de tiempo para estudiar, es a lo largo de todo su proceso de aprendizaje. La capacidad más importante que los analistas de datos necesitan para mejorar continuamente es el conocimiento de la industria y el negocio.

En qué industria y posición desea invertir en el futuro, necesita adquirir conocimientos relevantes (por ejemplo, si desea operar un sitio web, debe comprender los conocimientos previos de Internet, el sistema de indicadores de operación del sitio web, el conocimiento de la operación del usuario, etc. ). \x0d\ 8. Haz un informe - 25 horas \x0d\ Has aprendido mucho, pero todavía no puedes encontrar un buen trabajo si sales ahora. Todos los reclutadores te preguntarán: ¿Qué proyectos prácticos has realizado? (Incluso si eres un recién graduado) Si tienes experiencia en proyectos relevantes o en prácticas, por supuesto que puedes demostrarlo, pero si no, ¿qué deberías hacer? Muy simple: haga un informe para que lo vean y dígale al reclutador: ya tengo la capacidad de analizar datos para puestos de nivel inicial (o incluso avanzados). Al mismo tiempo, hacer informes también será el contenido principal de tu trabajo futuro, por lo que puede surgir otra situación: te esfuerzas mucho en hacer un informe y luego descubres que esa no es la vida que deseas y decides para hacer otros trabajos. También es bueno que las personas con habilidades de análisis de datos puedan considerarse una ventaja al realizar otros trabajos.