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其實很多的數據分析師都是比較缺乏全局的數據視野的,因為他們所接觸到的數據,或者使用的數據大多都是局部的,所以說視野會受限制,不知道具體到底有多少數據。所以要在自己的數據區學習業務。大多數的數據分析師可能是不需要學習進行數據學習的,基本上都是在實踐中反復積累經驗的。
目前大數據技術產業創新發展,各行各業,各大中小型企業都離不開數據分析。很多崗位都集中在大數據平臺的研發,大數據應用開發,大數據分析以及大數據運營等等,這也都是非常重要的崗位。數據分析師學習,肯定是需要有一定頭腦的,不過即使零基礎也沒關系都是可以學的,咱們可以選擇報個班型課程跟著專業老師一起學習。
對于數據分析師考試,每年都會有四次考試機會。這個是由工信部教育和考試中心統一公布的。每年的3,6,9,12月份都有舉行一下數據分析師考試。數據分析師考試總共考三科,分別是數據分析基礎,量化經營和量化投資三部分。滿分100分60分及格,單科成績都是2年的有效時間。
大數據的發展勢頭越來越猛,不得不承認,其發展前景是非常好的,不僅催生了很多相關的大數據崗位還帶動了其他產業的再次發展;在這些相關的崗位中,最受關注的就是數據分析師。從學習一門手藝的角度來說,其實學任何東西底層的邏輯是相通的,人們為什么會有一種我已經知道了所有的道理,但是還是做不出來呢?這樣的疑問問題的根源在一個字:練,練習的練 不管是具體的技術,如 excel,sql,python還是統計學,數據分析思維等等,需要刻意4練習才能做到知行合一。
近年來大數據相關行業發展迅速,人才缺口較大前景較好。很多小伙伴都有轉行大數據的想法,需求促進供給。市場上各種數據分析培訓和課程應運而生。供給量太大需求方的選擇很重要。要粗中取精,要是選擇靠譜的培訓機構或課程,有效提升自己的數據分析實力。
學習開始前,首先要根據自己的背景情況來判斷自己是不是適合學習數據分析。結合自己的學歷、專業、畢業的年限、目前從事的崗位是否與數據相關等因素去綜合判斷。培訓學習的目的就是為了以后的就業,所以就業輔導是很重要的模塊,像是簡歷修改,面試指導支持等內容。再就是要看課程質量以及師資情況等,綜合自己的情況選擇一個最適合自己的課程。比如說目前是0基礎的同學,需要選擇基礎+進階+就業輔導的課程;但是如果有一定的基礎,可以考慮直接進階的課程。課程質量包括學習的內容是否全面,課程是否是理論與業務實際案例結合的,也就是有沒有實戰項目的學習,讓自己學習完不是紙上談兵,可以直接落地上手工作;再就是后期的學習服務,比如學習過程如果有疑慮是不是有老師給解決幫助等。
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