¿Cómo convertirse en analista de datos?

1. Licenciatura o superior en informática, estadística, matemáticas y otras especialidades relacionadas;

2. Tener un conocimiento profundo de estadística y minería de datos, y estar familiarizado con los almacenes de datos y las tecnologías relacionadas con la minería de datos, ser capaz de utilizar SQL con soltura;

3. Más de tres años de experiencia laboral en proyectos relacionados con la minería y el análisis de datos masivos, y haber participado en una recopilación de datos relativamente completa. clasificación, análisis y modelado;

4. Ser sensible a la lógica empresarial y empresarial, estar familiarizado con la experiencia en minería de datos de la industria tradicional, comprender las características del mercado y las necesidades de los usuarios, tener experiencia en la industria relacionada con Internet y experiencia en usuarios de sitios web. Se preferirá la investigación del comportamiento y la minería de textos;

5. Tener buenas habilidades de análisis lógico, habilidades de comunicación organizacional y espíritu de equipo;

6.

1. Actitud rigurosa y responsable

Rigurosa y responsable es una de las cualidades esenciales de un analista de datos. Sólo con una actitud rigurosa y responsable los datos pueden ser objetivos y exactos. En una empresa, se puede decir que los analistas de datos son los médicos de la empresa. Encuentran el quid y los problemas de la empresa analizando los datos operativos de la empresa. Un analista de datos calificado debe tener una actitud rigurosa y responsable, mantener una postura neutral, evaluar objetivamente los problemas existentes en el proceso de desarrollo de la empresa y proporcionar referencias efectivas para los tomadores de decisiones que no deben verse afectados por otros factores para cambiar los datos o; ocultar la empresa. Los problemas existentes son muy perjudiciales para el desarrollo de la empresa e incluso pueden causar graves consecuencias. Y para el propio analista de datos, el futuro está arruinado. Los resultados del análisis de datos realizados a partir de ahora serán cuestionados, porque ya no es una persona confiable y ha perdido la confianza frente a colegas, líderes y clientes. Por tanto, como analista de datos, debes tener una actitud rigurosa y responsable. Esta es también la ética profesional más básica.

2. Gran curiosidad

Todo el mundo tiene curiosidad, pero como analista de datos, esta curiosidad debería ser más fuerte y debemos descubrir y extraer activamente los significados ocultos de los datos. adentro. En la mente de un analista de datos, debería haber innumerables "por qué", por qué es este resultado, por qué no es ese resultado, cuál es la razón de este resultado, por qué el resultado no es el esperado, etc. Esta serie de preguntas deben formularse durante el análisis de datos y, a través del análisis de datos, podrá darse una respuesta satisfactoria. Cuanto mejor sea un analista de datos, más difícil le resultará satisfacer su curiosidad. Después de responder una pregunta, hacía una nueva y continuaba su investigación. Sólo con ese espíritu inquisitivo podemos permanecer sensibles a los datos y a las conclusiones, y luego seguir las huellas para descubrir la verdad detrás de los datos.

3. Pensamiento lógico claro

Además de la curiosidad por explorar la verdad, los analistas de datos también necesitan tener un pensamiento riguroso y capacidades de razonamiento lógico claro. Recuerdo que un maestro dijo: La estructura es el rey. ¿Qué es la estructura? La estructura es lo que a menudo llamamos lógica. No importa lo que digas o escribas, debe ser organizado y tener un propósito. No puedes rascarte las cejas y la barba sin tener en cuenta las prioridades.

A menudo, los problemas empresariales a los que nos enfrentamos al realizar análisis de datos son complejos. Necesitamos considerar las causas complejas, analizar los diversos factores ambientales complejos que enfrentamos y elegir la mejor dirección entre varias posibilidades de desarrollo. Esto requiere que tengamos una comprensión suficiente de los hechos y, al mismo tiempo, debemos clasificar verdaderamente la estructura general y parcial del problema y, mediante un pensamiento profundo, clasificar las relaciones lógicas entre las estructuras. Sólo así se podrán encontrar respuestas a los problemas empresariales de forma verdaderamente objetiva y científica.

4. Sé bueno imitando

Al realizar análisis de datos, es importante tener ideas propias, pero también es necesario aprender del pasado, lo que puede ayudar a los analistas de datos. crecer rápidamente. Por tanto, la imitación es una forma eficaz de mejorar rápidamente el rendimiento del aprendizaje. La imitación mencionada aquí se refiere principalmente a las excelentes ideas y métodos analíticos de otras personas, en lugar de "copiarlas" directamente. La imitación exitosa requiere comprender la esencia de los métodos de otras personas, comprender sus principios analíticos y llegar a la esencia más allá de la superficie. Debes ser bueno transformando estas esencias en tu propio conocimiento, de lo contrario sólo podrás "imitar siempre y nunca superar".

5. Sé valiente en la innovación

Podemos aprender de las experiencias exitosas de otras personas a través de la imitación, pero el tiempo de imitación no puede ser demasiado largo. Se recomienda resumir después de cada imitación y proponer mejoras o incluso innovaciones. La innovación es el espíritu que debe poseer un buen analista de datos.

Sólo a través de la innovación continua podemos mejorar nuestro nivel de análisis, analizar los problemas desde una perspectiva superior y aportar más valor a todo el campo de investigación e incluso a la sociedad. Los métodos de análisis y los temas de investigación actuales cambian constantemente y es imposible resolver bien nuevos problemas siguiendo las mismas reglas.