旗下产业: A产业/ A实习/ A计划
全国统一咨询热线:010-5367 2995
首页 > 热门文章 > 大数据分析 > 学习大数据分析4个不为人知的真理

学习大数据分析4个不为人知的真理

时间:2020-12-02来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2020-12-02点击量:作者:Sissi

 

  学习大数据分析4个不为人知的真理?
 

  你做好准备学习大数据分析了吗?
 

  你是否有了学习大数据分析的想法?在过去的几年中,这一直是一个非常热门的话题,并且肯定会在接下来的几年中成为话题。现在越来越多的人成为大数据分析师,但是市场依然供不应求,数据科学家更是少之更少,企业拿钱也找不到人才。

学习大数据分析4个不为人知的真理
 

  为什么会有这样的局面?
 

  部分问题是许多有抱负的大数据分析不知道该领域会带来什么,不知道做职业规划,顶尖人才稀缺。
 

  在学习大数据分析4个不为人知的真理中,我想向你展示在学习大数据分析时应该了解的四个不可理解的事实。
 

真理一:学习大数据分析很难
 

  学习大数据分析并不容易。
 

  你将需要花费大量的精力和时间去攻克它,同时你要有吃苦耐劳的精神,不然很难坚持下去。
 

  大数据分析从零学习过程大约需要5个月左右。
 

  如何成为大数据分析师?
 

  学习大数据分析有一定的难度,关键是你肯吃苦,你若是一下的心里,那就算了吧!
 

  “只需在此查询中更改一个单词。运行!然后,你就感觉已经学习了SQL……”
 

  “只要观看老师运行Python代码的视频课程,你也会了解Python的……”
 

  “只要玩这个交互式图表,你就会立即了解回归分析…”
 

  我采访了一个已经从事数据分析初级职位的人。他没有任何动手经验,但是他在一种在线学习平台上学习了SQL,一个月多月后他出来找数据分析的工作,发现自己实操很弱,自己应付工作很吃力。
 

  现在有很多这样的在线学校仅给人们带来了大数据分析知识的幻觉。
 

  你想拥有真正的大数据分析知识
 

  (1)在真实的数据环境中进行大量练习
 

  (2)不要试图跳过:花时间和精力来建立自己的数据服务器!
 

  是的,有时候(一开始,很多时候)你会输入错误的代码片段,你的计算机将抛出错误,并且非常令人讨厌。但这就是它的工作原理!我们会犯错,我们会从中汲取教训,而下次我们会做得更好。
 

  而且还要花很多时间练习!
 

  练习时,可以犯一些愚蠢的错误。例如,可以无意间弄乱你以前建立的数据管道并浪费数小时的工作时间……但是我从中学到了很多的知识和解决方案。
 

  我们犯错误,我们从错误中学习,我们不再犯错误。
 

  如何成为大数据分析师?
 

  学习大数据分析并非易事,这需要时间。如果你不能接受这一事实,那么也许该行业不是你的最佳选择。但是,如果你可以用困难的方式学习大数据分析,那么几个月的学习时间将是你最好的长期投资之一。
 

真理二:提高大数据分析技能
 

  世界的变化确实非常快,而且不会变慢。
 

  我坚信,如果要跟上步伐,唯一的方法就是专注于提高技能。
 

  为什么?
 

  你可能已经听说过,根据研究人员的预测,当今约有65%的小学生将担任尚未存在的工作。
 

  你可能还听说过,目前与工程相关的信息的估计“半衰期”约为4年。因此,你今天所学到的有关IT的50%的知识将在大约4年后过时。
 

  这对你意味着什么?
 

  那你获得并提高技能比实际的方式更重要,你学到的信息。
 

  这也意味着“学习大数据分析”与学习大数据分析无关。
 

  是关于:
 

  1)提高你的编码技能。

  2)提高你的商业数据分析技能。

  3)提高你的数学/统计技能。

  4)提高你的数据可视化,演示,沟通和其他软技能。

  5)学习特定的Python包。

  7)了解此KPI的不同行业基准。

  8)学习某些统计模型。

  9)了解如何使用Google Data Studio或Tableau
 

  等等等……
 

  今天似乎很重要的东西,可能在5年后就没有意义了。因为例如掌握Scikit-learn库或Google Data Studio在今天似乎很重要……但是我敢打赌,将有一个更好的机器学习包和一个更好的数据可视化软件,5年后我们可能要学习新的软件了。
 

  别误会,我仍然认为今天你应该学习这些东西,因为它们是当前大数据分析和分析生态系统的一部分,也是学习曲线本身的一部分。
 

  我要说的是,你应该谨记,当你学习这些(或任何其他)工具时,重要的是不要在每个语法细节中都塞满字眼,也不应该在特定软件中放哪个按钮-而是要了解大局。为什么此工具按其工作方式起作用?潜在的逻辑是什么?此功能在其他类似工具中如何工作?一旦掌握了这些,就可以轻松地在工具之间(甚至在编程语言之间)进行更改。
 

  你将为瞬息万变的未来做好更多准备。
 

  因此,要确保你的大数据分析事业永不过时,请:专注于你的技能而不是所学信息!
 

真理三:因为有难度,学习大数据分析是一项巨大的投资
 

  让我们也谈谈职业观点!
 

  学习大数据分析是一项巨大的短期和长期投资。
 

  我想我不必解释短期投资部分。
 

  大数据分析师的需求超出了预期……中国几乎每个大城市都存在大数据分析技能短缺的情况。在全国范围内,我们缺乏151,717名具有大数据分析技能的人员,尤其是在北京市,上海和广州。
 

  此外,根据招聘网站的研究,大数据分析师连续三年为中国最佳工作,市场需求迅猛直升。
 

  注意:以上数字仅适用于中国-没有世界其他地区的确切数据。但是以我的经验,在世界上,都有相同的趋势。
 

  高需求和持续短缺使大数据分析师处于非常有利的位置。
 

  1)更高的薪水和更好的福利

  2)更好的工作保障

  3)更好的工作条件(例如,弹性工作时间,在家工作等)
 

  此外,大数据分析师是公司内部(以及外部世界)中受人尊敬的工作。你将成为你的经理和同事想要倾听的人。
 

  关键是:学习大数据分析不仅是一项不错的短期投资。学习大数据分析也是一项不错的长期投资,为什么这么说呐?
 

  原因1:
 

  只看数据!2018年,中国大数据分析师的短缺人数为151717人。这个数字在2011年约为140,000。因此,在7年内,该市场无法产生足够的新大数据分析师来填补这一空白。(甚至增长了一点。)
 

  原因2:
 

  这是我在简介中已经提到的内容。很多人都想学习大数据分析……但是,毕竟不是所有人成为大数据分析师,也有被淘汰的人员,不随着时代的步伐更新自己必然被淘汰掉。
 

  因为学习大数据分析很有一定的难度。它是硬技能(例如学习Python和SQL)和软技能(例如业务技能或沟通技能)以及更多技能的组合。有学生学习一段时间就放弃了。他们受够了统计数据,编码或太多的业务决策,然后退出了。
 

  你适合学大数据分析吗?
 

  1)大数据分析适合你吗?

  2)如果是,你是否愿意付出艰辛的努力?
 

  如果是的话,这将是你一生中最好的职业投资之一。
 

真理四:大数据分析是数据清理
 

  当你第一次担任大数据分析职位时,你会亲眼看到:这与进行24/7全天候的机器学习和预测分析无关。
 

  因为要能够运行适当的ML算法,你必须首先完成许多其他步骤:
 

  1)数据采集

  2)数据格式化

  3)数据清理

  4)将数据转换为正确的格式

  5)发现和理解数据

  6)运行其他数据分析项目

  7)数据可视化

  8)自动化以上步骤
 

  等等…
 

  当你使用真实数据时,这些事情就像机器学习和预测分析部分一样令人兴奋。
 

  那最重要的是什么?
 

  在学习大数据分析时,你不仅仅专注于提高ML技能。你应该更专注于:
 

  1)精通Python和SQL

  2)了解更简单的分析方法背后的业务逻辑

  3)熟悉统计基础

  4)练习和体验使用原始和未清理的数据集的痛苦

  5)学习如何自动化
 

  等等…
 

  这些东西将帮助你成为一名更好的大数据分析师,并最终获得第一份工作-而不是另一门深度学习或人工智能课程。
 

  总结一下:
 

  1)学习Python和SQL –»重要

  2)了解深度学习–»不重要

  3)学习统计基础-»重要

  4)了解人工智能–»次重要

  5)进行数据清理,数据格式化和自动化–»重要

  6)了解“人工神经网络” –»次重要
 

  至少在初级级别上……
 

  稍后(在1或2年内),当你的职业前进时,无论如何,你将必须在工作中学习上述这些花哨的机器学习方法。
 

  但是现在:专注于对下一步至关重要的事情!
 

  结论
 

  但是,请考虑一下我上面写的所有内容:接受学习大数据分析很难,专注于你的技能,将其视为一项投资并首先夯实基础知识!



 

预约申请免费试听课

填写下面表单即可预约申请免费试听!怕钱不够?可先就业挣钱后再付学费! 怕学不会?助教全程陪读,随时解惑!担心就业?一地学习,可推荐就业!

©2007-2021/北京漫动者教育科技有限公司版权所有
备案号:京ICP备12034770号

老师想和你聊一聊

©2007-2021/ www.aaa-cg.com.cn 北京漫动者教育科技有限公司 备案号: 京ICP备12034770号 监督电话:010-53672995 邮箱:bjaaa@aaaedu.cc

京公网安备 11010802035704号

网站地图