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nihdff 2024-11-04 数据 10 views

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大家好,今天小编关注一个比较意思的话题,就是关于python数据分析课程问题,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。

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(图片来源网络,侵删)
  1. 数据分析真的每天都是python,SQL吗?转行数据分析的话要重点学习什么呢?

数据分析真的每天都是python,SQL吗?转行数据分析的话要重点学习什么呢?

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。

基础入门可能包含如下:

  • 6个基本关键词:select/from/where/group by/h***ing/order by
  • Joins:Inner, left, right, outer,以及self join
  • 聚合函数
  • Window functions

提高篇:

可以对照看看,自己各点掌握得如何

Python在业内使用也挺多,但不是必须,相当企业没有要求。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

数据分析理论知识

  • 统计知识:描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等;
  • 分析方法和分析模型用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等,这块非常多,需要好好学习;

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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