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数据分析师已经存在多年了,但是,对该职业的需求从2018年开始,对数据分析师的需求猛增,目前数据分析师的前景已然非常好!预计到2025年,「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。
由于这种现象,我们看到了数据分析师的兴起。许多研究预测,这一角色将成为未来的工作的主力军。
很多想转型做数据师的朋友,职业方向的转变也并非一朝一夕的事情,你需要对这个行业有一定的了解,并匹配一下自己的知识和能力结构。
有很多还没有入行的同学通常一个认知误区F1a;以为只要学了Python就可以做数据分析师。这是错误的!我们先来理解一下数据分析师的工作。
在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责:
从事数据分析的工作
数据分析挖掘工作人员
互联网+分析
有一定的业务理解能力,能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求。
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好,如果不能以漂亮的方式“表达”,成效也会大打折扣。
现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力,尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天,BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营,把数据分析当作一种能力在培训,也必定是未来趋势。
今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《Python数据分析实例》,从入门到精通成体系的一套教程,非常适合初学者以及想要进阶的同学。
以上就是这份《Python数据分析实例》,大家学的时候完全不用担心,其实我们每个人都天生数据敏感,自带分析事物的天赋,只不过在没有分析方法加持之前,我们凭的是经验和直觉。
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】。你不必完全回炉重造,像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法,只需要一些业务的常识,像均值、极值、排序、相关性、中位数……
这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容,你所学的只不过是实现这些的工具而已。
就像一个100行的数据,给任何一个智力正常的人,不用任何工具和编程技术,他也能获得一份基本的结论,而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升,仅此而已。
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