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数据分析师是如何养成的?
2018-05-07 14:38:43  来源:北大青鸟解放碑校区

在工作或生活中,我们经常听到“大数据”这个词,但是谈论那么多,“大数据”究竟是什么呢?

 

研究机构Gartner给出了定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。



 

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面。它无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。其特色在于对海量数据进行分布式挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

 

在这样的情况下,IT行业中的数据分析师就衍生为一个新的职业,它是数据师的一种,专门从事行业数据搜集、整理和分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们的工作最终都要服务于市场,并能对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用,因此数据分析不能脱离市场。

 



要想成为一个数据分析师必须有丰富的项目经验,在数据建模时,就考虑到给自己以后的数据分析留下思路空间。

 

首先要学习SQL,它是一种特殊目的的编程语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统;同时也是数据库脚本文件的扩展名。然后要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。

 

计算机编码能力必不可少,因为面对海量的非结构化数据,要从中挖掘出有价值的东西。程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码,编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的,因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。

 



数据分析师是一个细活,在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定要有耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。培养良好的沟通交流能力,文字语言表达能力且具备良好的团队合作精神。

 

罗马不是一天建成的,优秀的数据分析也不是一天养成的,只有从一个代码一个代码敲起,一个项目一个项目做起,经验足够了,离数据分析师的距离也就更近了。

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