年齡20-30周歲,大專及以上學歷,不限專業/經驗/性別。
發布時間:2023-02-03 16:21:15來源:有考培訓網綜合
年齡20-30周歲,大專及以上學歷,不限專業/經驗/性別。
對數據分析有興趣,有一定的抗壓力與耐心、學習能力。
希望轉行IT互聯網、金融等高薪行業的各行各業人士。
有打算從事數據分析相關工作的廣大應屆畢業生和往屆畢業生。
從事數據采集、整理、分析,發現問題,分析問題,得出結論,為公司的決策層提供數據支持,偏業務。
利用模型訓練數據,從海量數據中挖掘規律,預測或分類對象,主要偏向編程和算法,對統計理論知識要求偏高。
主要負責以數據為導向提煉需求、設計、規劃、項目排期至項目落地,以及后期的產品改進和優化等。
設計、搭建并維護基礎設施,以提供數據收集、存儲、處理、計算等平臺,偏代碼開發,需要在代碼能力上彌補,但與純技術棧的程序員相比需要一定的業務邏輯。
博為峰
博為峰大數據課程有哪些優勢?博為峰始終堅守教學品質,真誠服務學員。博為峰已先后為多家國內外企業輸送軟件技術精英,未來還將根據產業變遷和技術革新開設更多的緊缺人才實訓項目:幫助更多的應屆畢業生和職場新人找到滿意工作,實現職業夢想;幫助更多的用人單位輕松招到可用之才,推動企業發展和產業進步。
數據分析的過程描述
數據分析過程可以用以下幾步來描述: 轉換和處理原始數據,以可視化方式呈現數據,建模做預測。
因此數據分析幾乎可以概括為由以下幾個階段組成的過程鏈:
① 問題定義
② 數據轉換
③ 數據探索
④ 預測模型
⑤ 模型評估
⑥ 可視化
⑦ 部署
問題定義
數據分析總是始于要解決的問題,而這個問題需要事先定義。
問題定義這一步及產生的相關文檔(可交付成果),尤其是問題的規劃,將決定整個數據分析項目所遵循的指導方針。
定義好問題并形成文檔后,接下來就可以進入數據分析的項目規劃環節 。該環節要弄清楚完成數據分析項目需要哪些專業人士和資源。
數據抽取
數據的選取一定要本著創建預測模型的目的,數據選取對數據分析的成功起著至關重要的作用。
數據準備
數據往往來自不同的數據源 ,有著不同的表現形式和格式。因此,在分析數據之前, 所有這些不同的數據都要處理成可用的形式。
數據準備階段關注的是數據獲取、清洗和規范化處貍,以及把數據轉換為優化過的,也就是準備好的形式 , 通常為表格形式,以便使用在規劃階段就定好的分析方法處理這些數據。
數據中存在的很多問題都必須解決掉.比如存在無效的、模棱兩可的數據,值缺失,字段重復以及有些數據超出范圍等。
數據探索和可視化
探索數據本質上是指從圖形或統計數字中搜尋數據,以發現數據中的模式、聯系和關系。數據可視化是突出顯示可能的模式的較佳工具。
預測模型
創建或選擇合適的統計模型來預測某一個結果的概率。[page]
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