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数据工作经验交流材料范文,数据工作经验交流材料范文大全
cysgjj时间2024-07-11 09:30:08分类经验交流浏览22
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据工作经验交流材料范文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据工作经验交流材料范文的解答，让我们一起看看吧。
如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。
还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。
想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。
综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。
数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。
第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。
第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。
希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。
我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。
总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：
1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具
我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。
一：1 个数据分析的基本思路
数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？
面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。
下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：
举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步：挖掘业务含义。
大数据怎么入门学习好？
目前的互联网行业发现的很迅速。那是因为现在的人们离不开手机，各种app充斥着我们的生活。
人们输入、搜索什么，想要相对应的反馈，像购物平台也是如此，不会当时购买，但是有这个购买倾向，之后就会被一直推送，这个就大数据行业弄的。
首先大数据和java其实有很多相关之处，首先学习大数据也是要学习Java基础的。所以很多相似之处是很多的。
以下是学习的路线图，你可以看看：
入门即入行，入行很难的，加油
小编发现越来越多的人学习大数据，现如今大数据已经不是新型编程科目了，大数据有平台开发逐渐向大数据应用开发蔓延发展，这也是大数据开发落地实施的必然结果。现在大数据已然被***重视，在[_a***_]也设立了大数据专业，然而大数据专业毕业生也无法满足企业的需求量，有很大一部分大数据开发人才是通过大数据培训输出的。
小伙伴可以通过自学或参加大数据培训班来获得大数据知识。但是小伙伴一定要知道的是大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言，自学大数据的话，相应的得具备j***a、Python等编程语言基础，才能更容易接受大数据知识，如果是零基础的话，我建议通过大数据培训来系统学习技术知识，那大数据该如何入门学习呢？
1.掌握j***a、Python等相关编程基础
如果自学大数据，你需要在网上搜罗一些相关j***a、Python等编程语言视频来了解学习基础知识，能达到初步入门即可；在大数据培训一般都会设有针对零基础的教学模块，等基本掌握了一些编程基础，才开始教学大数据的相关知识。
2.以用为学
小伙伴在学习大数据的时候，可以根据各大招聘网站上企业对大数据人才的技术需求，去着重学习相关技术知识，同时结合实战项目练习，来学习巩固大数据技术编程知识，以用为学，提高学习效率，提升自身职业价值。
3.多交流，多练习
无论小伙伴通过哪种学习方式来获得大数据知识，在学习过程中必不可少的是多交流和勤加练习敲代码，在交流和练习的过程中捋顺自己对编程思维的认知，培养自己的编程思维。
最后，大数据如何入门学习，除了编程基础的学习，还需要小伙伴端正自己的学习态度，不断探索适合自己的学习方法，提高学习效率，成功入行大数据行业。
大数据相比较于J***a、Python等编程语言来说，确实是入门比较难的，不过如果想自学也没毛病，只要你了解大数据的学习路线图，跟着学习路线图来学习，不会走偏，那么，想学习还是很容易的哦！
学习大数据，也需要一些编程语言要基础，之后还要学习Hadoop、spark等技术栈，在加上一些项目实战，就可以找工作喽！
可掌握的核心能力
•掌握企业级ETL平台的kettle
•掌握BI的可视化平台Superset
•掌握企业MySQL的调优方案
•掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是J***a、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。
大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。
下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。
接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以***用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
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先给大家来张大数据体系学习图：
基本内容:
1、Linux命令基础实战
大数据架构体系结构及开源组件介绍
Linux基本操作
到此，以上就是小编对于数据工作经验交流材料范文的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据工作经验交流材料范文的2点解答对大家有用。
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