簡要說明數據分析師培訓內容

       隨著“云計算”，“互聯網”，“物聯網”隨著大數據的快速發展，大數據也吸引了越來越多的人的關注，成為時事的熱點之一。據統計，目前國內90%的企業都在應用大數據，大數據高端軟件人才的供應遠遠不能滿足時代的發展。入門容易學習難。進入一個行業后，每個農民工都希望適度提高自己的能力和工資。下面就由小編為您介紹簡要說明數據分析師培訓內容。

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簡要說明數據分析師培訓內容

數據分析是什么？

1) 數據分析發展背景

      進入到 21 世紀以后，伴隨著互聯網的迅速發展，大數據應運而生，越來越多的數據被不斷的挖掘出來，形成了“數據為王”的時代。就拿我們自己舉例子，比如你的購物習慣、你的喜好等等，這些都會組成數據，對你購物習慣的分析會幫助購物平臺更精準的推薦商品，這只是數據分析應用的冰山一角，它還可以應用到金融領域、交通領域、畜牧業等等。

        隨著數據規模越來越龐大，單靠人力重復的腦力勞動已經無法跟上行業的發展態勢，人類的智慧應該更多應用于決斷與選擇層次，而讓數據分析成為人類的一種輔助工具，可以幫助決策者更明確做出預期判斷與預測，這也是促使 Python 語言快速走紅的原因。

2）數據分析的目的

數據分析目的1：分類

        檢查未知分類或暫時未知分類的數據，目的是預測數據屬于哪個類別或屬于哪個類別。使用具有已知分類的相似數據來研究分類規則，然后將這些規則應用于未知分類數據。

數據分析目的2：預測

        預測是指對數字連續變量而不是分類變量的預測。

數據分析目的3：關聯規則和推薦系統

       關聯規則或關聯分析是指在諸如捆綁之類的大型數據庫中找到一般的關聯模式。

        在線推薦系統使用協作過濾算法，該協作過濾算法是基于給定的歷史購買行為，等級，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協同過濾可在單個用戶級別生成“購買時可以購買的東西”的購買建議。因此，在許多推薦系統中使用了協作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。

數據分析目的4：預測分析

       預測分析包括分類，預測，關聯規則，協作過濾和模式識別（聚類）之類的方法。

數據分析目標5：數據縮減和降維

       當變量的數量有限并且可以將大量樣本數據分類為同類組時，通常會提高數據挖掘算法的性能。減少變量的數量通常稱為“降維”。降維是部署監督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性，可管理性和可解釋性。

數據分析目的6：數據探索和可視化

       數據探索的目的是了解數據的整體情況并檢測異常值。通過圖表和儀表板創建的數據瀏覽稱為“數據可視化”或“可視化分析”。對于數值變量，可以使用直方圖，箱形圖和散點圖來了解其值的分布并檢測異常值。對于分類數據，請使用條形圖分析。

數據分析目的7：有監督學習和無監督學習

       監督學習算法是用于分類和預測的算法。數據分類必須是已知的。在分類或預測算法中用于“學習”或“訓練”預測變量和結果變量之間關系的數據稱為“訓練數據”。 。從訓練數據中學到算法后，將該算法應用于具有已知結果的另一個數據樣本（驗證數據），以查看其與其他模型相比具有哪些優勢。簡單線性回歸是監督算法的一個示例。

為什么要學習數據分析

1.數據分析現在是頂級組織的優先事項

       隨著市場競爭的加劇，頂級組織正在轉向數據分析，以確定其服務和產品的新市場機會。目前，77%的頂級組織認為數據分析是業務績效的關鍵組成部分。這意味著大數據專業人員對公司政策和營銷策略產生巨大影響。

2.增加就業機會

       隨著公司開始意識到他們無法全面收集，解讀和使用數據，他們開始尋找可以這樣做的專家。如果您查看所有主要的就業機會平臺，您將看到越來越多的職位發布尋找數據分析師和顧問。具有這一特殊技能的專業人士的需求正在上升，而供應仍然很低。這為這一-領域的個人創造了巨大的就業機會。

3.增加數據分析專業人員的工資

       隨著需求穩步增長，供應依然低迷，數據分析專家越來越多地得到報酬。在印度，像現在這樣，數據分析專業人士的平均支付比其他IT專業人士的平均水平高出50%。隨著越來越多的公司意識到這些專業人員對組織的重要性，這一趨勢在全球顯而易見。

4.大數據分析無處不在

       正如現在在當今工作場所使用計算機一樣，使用故據分析專業人士來促進增長是緩慢的。DataAnalytics幾乎沒有任何部門保持不變。

數據分析行業發展狀況

       下面通過城市、薪酬、學歷、行業領域、公司規模、工作經驗等這六個維度對數據分析師的就業情況及行業發展進行客觀分析。

1、城市分析

       數據分析師現在還是在一線城市較為吃香，但是相信在后幾年隨著這個行業的持續發展，二三線城市會成為下一個人才缺口。北上廣深對于數據分析的人才缺口還是很大的其中北京尤為明顯，上海作為經濟中心，從事金融等行業的公司較多，數據分析也成為了一個必不可少的職位。

      除了超一線城市，成都南京武漢等新一線城市近兩年來對數據分析人員的需求量也在提高。

2、薪酬分析

       工資最高的是在深圳，達到了快80K，而平均數值比較高的是北京達到了15K左右，基本上北上廣深的都能保持在10K之上。

       大城市的機遇和薪資普遍都比較高，所能夠從事的行業選擇也較多，所以可能存在薪資層次不齊的情況，如果想要在數據分析崗位上長期發展，小編還是建議初期選擇大城市為主。

3、學歷分析

       從事數據分析師的本科的人數最多，其次是大專，很多公司對于招聘要求也是本科起步。

       相對而言，除了博士的薪資有一個較高的漲幅外‘碩士生和本科生的薪資差別并不是很大，大多數數據分析師崗位更加注重實踐能力。

4、行業領域分析

       行業領域可以分為互聯網金融行業、第二類行業、其他行業。

       互聯網金融行業為數據分析師存在最多的行業，缺少大量人才。

       數據服務、O2O生活服務、電子商務公司、社交網絡公司為第二大行業 。

        醫療、物流、文化娛樂、 企業服務、旅游、游戲等行業作為數據分析師存在較少的其他行業。

        數據分析師崗位主要集中于移動互聯網、金融、電商等領域，其中社交網絡和硬件平均薪酬領先，各行業的數據分析師平均薪酬基本都在10k以上。

5、公司規模分析

       需要數據分析師崗位的公司基本上規模不會低于500人，這一點可以向我們證明，越大的企業對于數據分析師的需求越大。

       同時如果能夠選擇公司，小編盡量還是推薦大家去一些大規模的公司，這樣對你的職業的長久發展有一定的幫助。

       大規模的公司主要集中于北上廣深，其中所屬行業主要是移動互聯網、金融和電子商務，初期選擇建議從金融、電商等行業入門。

      從招聘職位的角度來看，員工的經驗不是特別高。總體而言，1-3年和3-5年的經驗要求占大多數。對應屆畢業生的需求較低，主要是因為實際工作需要與相應的工作技能相結合，這是應屆畢業生所缺乏的。

      隨著工作年限的增加，工資也逐漸增加。超過10年的員工基本上可以獲得30英鎊K月薪，有很大的發展空間。以上文章內容就是小編為您介紹的簡要說明數據分析師培訓內容，希望可以幫助到您！