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想要報考這個證書就需要到其授權的機構報名。有些學習也是可以考的,因為官方那個網站是不能個人報考的哦,報名找到靠譜的機構,聯系招生老師,提交報名資料即可報名成功;這一行是不開數據質量和數據管理,高質量的數據和有效的數據管理。
薪資普遍在6-8k,工作難度和強度都不大。有扎實的機器學習、數據科學基礎,熟悉自然語言處理。薪資一般在40-60k。要有一定的產品經驗、懂得業務痛點。通過數據分析和建模,提出相應的營銷科學方案。薪資一般在40-60k。
門檻較低,學起來較簡單,同時人才缺口大薪資普遍較高。但很多人卻不清楚學習數據分析的完整路徑與正規途徑。索然網上數據分析相關的學習資料非常多,但缺乏系統性又沒有項目實戰,沒有老師時時給你解答問題,很多同學都是不得已從入門到放棄!
想要有分析思維因為思維決定上限,我們需要轉變思維鍛煉以及培養數據分析思維。在分析相關的職位里經常會寫這么一條招聘要求具備分析思維。在工作或者面試中會經常聽到分析思維和分析思路和分析方法。其次要對業務知識的熟悉與梳理。
隨著你經驗的積累,慢慢就會找到分析的方向,有哪些一般分析的維度比如Top榜單和平均水平和區域分布以及同比環比和相關性分析未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加你會有一些自己對于數據的感覺這就是我們通常說的數據思維了。
可以給自己定個數據分析的項目,或者去網上搜集一些案例,自己試著操作,不要太在乎結果,最主要的是練習,積累操作經驗。這樣做*好處在于,敲鍵盤分外熟練了,如果遇到整真正的項目最起碼知道從哪里著手。*是能夠找一份數據分析師的實習,給自己增加經驗。
懂設計,說到能制作報表成果,就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達分析的觀點時,懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等,只有掌握設計原則才能讓結果一目了然。否則圖表雜亂無章,數據分析內容不能良好地呈現出來,分析結果就不能有效地傳達。
提升個人能力。有了產品可以將數據展示出來,還需要有分析能力。首先,要了解模型背后的邏輯,不能單純地在模型中看,而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息形成一個整體系統,這樣才能夠做好細節。另外與數據打交道,細心和耐心也是必不可少的。
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