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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析规划的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析规划的解答,让我们一起...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python数据分析课程的问题,于是小编就整理了1个相关介绍Python数据分析课程的解答,让我们一起看看吧。
SQL是数据分析师最常用的工具,几乎每天都会用到,主要是其基本用法需要掌握。
提高篇:
Python在业内使用也挺多,但不是必须,相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法,建模,python是一个可选的基础之一,其第三方库包及其丰富。
其他的,比如BI工具,很多企业使用都不一样,这个其实可以在工作中边学边用。
接下来是重点:
既然是转行到数据分析,就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看,相当多企业,面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题,这非常考验面试者能力。
思维能力:这块面试官可以从你的表达,谈吐感受到。往往也是考虑的重点,建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等;
项目积累:即使是转行,从未涉及过数据分析工作,在找工作之前,完全可以找到一些项目和数据练手。这样,会让自己有更充足的准备。
相信经过以上的努力准备,题主可以顺利转行,拿到一份好的数据分析offer。
1、SQL是必备的。
2、一些python的分析工具包,numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。
3、要会ETL。如:ETL工具 离线: sqoop、DataX、Kettle,实时:StreamSets。
ETL(提取、转换、加载)指数据驱动型组织从多个来源收集数据,然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。
4、另外一些BI工具要熟悉,不光分析数据,还得展示出来给大众看,像powerBI,fineBI,superBI,Tableau。
5、大数据方向的技术也是必备的。如:
文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS,NFS、S3等
离线计算:Hadoop MapReduce、Spark等
流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Flink等
NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等
***管理:YARN、Mesos等
日志收集工具:Flume、Scribe、Logstash、Kibana、Filebeat、Fluenbit、Fluentd等
消息服务:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等
查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid等
分布式协调服务:Zookeeper等
集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager等
数据挖掘、机器学习:PyTorch、Tensorflow、Mahout、Spark MLLib、等
到此,以上就是小编对于python数据分析课程的问题就介绍到这了,希望介绍关于python数据分析课程的1点解答对大家有用。
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