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新手怎么学习数据分析?

03月11日 06:39821人阅读
付老师 数据分析师

1、在选择数据分析师这条路之前,一定要思考再三,虽然这条路看着光鲜靓丽(至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少),但也是一条艰难前行之路,充满着未知、荆棘和困惑。

2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。

3、如果你要坚定的选择这条路,就必须克服各种依赖症,比如安装一个R语言或Python软件,从庞大的数据中得出客观的结论过程,用学到的知识去分析数据的价值等等,一定要动手动脑去实战,不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬),理性思维和客观科学更重要。

4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端,只学不练假把式,只有直接用于实战,才能看出来你学的东西到底有多少能够落地,能够用于提升业务的价值。

5、在求职以前,倘若时间允许,把R语言、Python(数据科学相关模块)、SQL(可以选择一个平台,比如MySQL)这三大关卡早点过了。

6、如果你还是在校学生,学会分清各种事情的轻重缓急,比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课,无效应酬社交,如果全部都用在数据分析的学习上,你会发现你的时间多了很多,自然你也可以更早地追上同行的脚步。

7、脚踏实地的去走自己的路,不会的多写、多看、多问(问真正有价值的问题)、多总结、多交流,给自己足够的转行周期。

8、学会融会贯通不同领域的知识,触类旁通、横向迁移,这样学起来才有越学越有通透的感觉,否则你只能增加笔记本的厚度,徒增烦恼罢了。

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