如何让数据分析成为你求职的王炸技能

August 5, 2024

如何让数据分析成为你求职的王炸技能

近年来,当数据分析像编程一样,

愈发成为从业者的一种必备技能,

其应用的领域与范围也越来越大。

数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展,

正在成为商业决策中不可或缺的一部分。

数据分析类岗位的大致方向

一般就互联网行业而言,所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向:

数据/商业分析师:

主要从事收集、处理和执行统计数据,将大型数据集转化并处理成可用的形式,从而帮助决策过程,为组织得出有意义的结论。

数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位,对新人入门比较友好。

其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等,相对应的能力是能建立指标体系;也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。

数据挖掘工程师:

数据挖掘工程师除了要掌握算法,同样需要强大的编程能力工程实践经验,尤其在特征选取方面,需要对业务拥有深刻洞察。

除了互联网行业,数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展,当然其理论及业务要求也会更高。

数据产品经理:

无论是基于强数据分析能力来优化产品,还是做数据相关产品的规划,数据产品经理都可谓一专多能的典型。

目前这一岗位还处于新兴阶段岗位缺口也比较大,感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。

数据工程师:

选择走数据工程路线,主要负责准备、处理、管理收集和存储数据,将数据从一个系统连接到另一个系统,用于分析或操作用途。

相较来说,数据工程更偏底层技术,也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。

数据技能的更多应用场景:

除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位,数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等,都是目前备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。

专职的数据分析师是高薪行业,而其它岗位,如果有数据分析技能,不仅因为它的可迁移性强,在就业市场上很有竞争力,能拿到更多的薪资。

因此,如何自学数据分析、哪些分析软件好用?也成了越来越多同学所关注并急需解决的问题。

哪些分析软件最好用

无论是商用的SAS,还是开源的R或Python,只要掌握其中一种,基本就可以解决常见的挖掘升析问题。

这里的“掌握”是指熟练运用,并有在各种分析工具之间触类旁通的能力。

Tableau

Tableau帮助任何人快速分析、可视化并分享信息,可在数分钟内完成数据连接和可视化,无论是电子表格、数据库还是Hadoop和云服务。

Tableau的一个关键特性是提供了一个有助于产生洞察的分析引擎,使人们能够在数据集上构建报告、仪表板和仪表板,然后它将提供有关数据图形表示的信息。

 

Power BI

Power BI 简单且快速,能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的,可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。

就功能而言,Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具,企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力,因为它提供了直接支持。

 

SPSS

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。

用户只要掌握一定的Windows操作技能,精通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

 

SAS

SAS 的主要功能包括访问大约120种工具和应用程序,在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据,以及使用SAS可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。

SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它也是最难掌握的软件之一。

如何深入了解Data领域?

面试如何准备?需要哪些软硬实力/技能?

GPA的要求,需要掌握哪些语言? 

如何科学地准备,最有竞争力的环节?

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