Analista de datos de TI
Contenido de aprendizaje
1. Conocimiento matemático
El conocimiento matemático es el conocimiento básico de los analistas de datos. Para los analistas de datos junior, solo necesitan comprender algunos contenidos básicos relacionados con las estadísticas descriptivas y tener ciertas capacidades de cálculo de fórmulas. Es mejor comprender los algoritmos de modelos estadísticos de uso común.
Para los analistas de datos senior, el conocimiento de los modelos estadísticos es una habilidad necesaria y es mejor tener algunos conocimientos de álgebra lineal (principalmente cálculos matriciales).
2. Herramientas de análisis
Los analistas de datos junior deben poder utilizar Excel y dominar el uso de tablas dinámicas y fórmulas, preferiblemente VBA. Además, debes aprender una herramienta de análisis estadístico. SPSS es una buena introducción.
Para los analistas de datos senior, el uso de herramientas de análisis es la capacidad principal, VBA es una necesidad básica, SPSS/SAS/R debe dominar el uso de al menos una de ellas, otras herramientas de análisis (como Matlab) Depende de la situación. Ciertamente.
3. Pensamiento analítico
Por ejemplo, pensamiento estructurado, mapas mentales o mapas mentales de Baidu, análisis al estilo McKinsey, sería mejor si conocieras algo inteligente, 5W2H, FODA. y similares. No es necesario dominar todo, pero sí saber algo.
4. Conocimiento de bases de datos
Big data Big data significa muchos datos. Cuando Excel no puede manejar una cantidad tan grande de datos, es necesario utilizar una base de datos. Si se trata de una base de datos relacional, como Oracle, mysql, sglserver, etc., debe aprender a utilizar declaraciones SQL, filtrado, clasificación, resumen, etc. También necesita aprender bases de datos no relacionales, como Cassandra, Mongodb, CouchDB, redis, Riak, Membase, Neo4i y HBase. Al menos uno o dos se usan comúnmente, como Hbase, Mongodb y Redis.
5. Herramientas y entornos de desarrollo
Por ejemplo: sistema operativo Linux, Hadoop (almacenamiento HDFS, cálculo Yarn), Spark o algún otro middleware. Actualmente se utilizan muchas herramientas de desarrollo, como Java, Python y otros lenguajes.
Los analistas de datos cualificados
deben aprender EXEC1, dominar las declaraciones SQL de SQLServer u Oracle y dominar las herramientas de visualización.
El primero es EXEC1. Esto puede parecer sencillo, pero puede que no lo sea. Excel1 no solo puede crear tablas bidimensionales simples y tablas anidadas complejas, sino también dibujar gráficos de líneas, gráficos de columnas, gráficos de barras, gráficos de áreas, gráficos circulares, gráficos de radar, gráficos combinados, gráficos de dispersión, gráficos de pérdidas y ganancias, etc. y puede implementar funciones más avanzadas.
Incluyendo funciones complejas como tablas dinámicas (similares al modelo de análisis multidimensional Cube de BI) y Vlookup, no es un gran problema procesar datos dentro de 1.000.000.
Finalmente, muchas herramientas avanzadas tienen complementos EXEC1, como algunas herramientas de desarrollo aprendidas por AIMachine, servidor o declaraciones SQL de Oracle, que incluyen unir, agrupar por, ordenar, varias funciones estadísticas por, distinta, suma, contar, promediar, herramientas de visualización maestra, como Bl, como Cognos, Tableau, FineBI, etc.
Salario
1. Salario medio anual: El salario medio anual a nivel nacional para puestos de analista de datos es de aproximadamente 234.060.
2. Distribución del rango de ingresos anuales: el 17% tiene menos de 654,38 millones de yuanes; el 36% tiene entre 100.000 y 200.000 yuanes;
3. Distribución salarial anual para diferentes años de trabajo: dentro de 1 año: ¥118059; 1-3 años: 164, 324: 3-5 años: 234, 676: 5-10 años: 277, 486 : más de 10 años :298.569.
4. Las regiones con mayor demanda de analistas de datos son Shenzhen, Shanghai y Beijing.
5. Como analista de datos mejor pagado, las habilidades más solicitadas son SQL, análisis de datos y PYTHON.
6. Las industrias con mayor demanda de analistas de datos son Internet, software y comercio electrónico.
Perspectivas profesionales
En esta era de explosión de la información, cada minuto se genera una gran cantidad de datos. Los analistas de datos pueden permitir a las empresas comprender claramente la situación actual y el entorno competitivo a partir de datos masivos, aprovechar al máximo el valor que aportan los datos y proporcionar evaluación de riesgos y apoyo a las decisiones de las empresas.
Por lo tanto, los analistas de datos no son de ninguna manera simples personal de TI, sino figuras centrales que pueden participar en la toma de decisiones de desarrollo empresarial.
Las empresas de Internet y de comercio electrónico exitosas de hoy, ya sean globales o en China, están respaldadas por datos y están a la vanguardia del crecimiento empresarial impulsado por datos.
Con el desarrollo del análisis de datos en nuestro país y la creciente demanda de talentos de análisis de datos por parte de muchas empresas, los medios de comunicación han llamado a los analistas de datos "una de las profesiones más prometedoras del futuro".