如何成為數(shù)據(jù)分析師

如何成為數(shù)據(jù)分析師？數(shù)據(jù)庫技術(shù)(必修):用 SQL 訪問企業(yè)數(shù)據(jù)庫，結(jié)合業(yè)務，能從海量數(shù)據(jù)提取相關(guān)信息，從不同維度進行建模分析，形成邏輯嚴密能夠體現(xiàn)整體數(shù)據(jù)挖掘流程化的數(shù)據(jù)分析報告;簡單了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系，數(shù)據(jù)庫增刪改查，高級查詢，高級應用，以下是如何成為數(shù)據(jù)分析師的具體介紹。

實用型大數(shù)據(jù)挖掘算法、(Apriori 算法、Tanagra 工具、決策樹)：深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場景應當應用什么樣的方法;其二是學習算法的經(jīng)典思想，可以將它應用到其他的實際項目之中;其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應用到您的項目開發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘算法的應用落實到實際的應用中。課程會通過三個不同的方面來講解算法的應用：一是微軟公司的 SQL Server 與 Excel 等工具實現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開源算法的數(shù)據(jù)挖掘，如 Weka等開源工具;三是利用 Java、C#語言兩種語言做演示來完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)。

SPSS Modeler 數(shù)據(jù)挖掘：將挖掘技術(shù)所涉及的思想、方法、參數(shù)與統(tǒng)計學基礎(chǔ)聯(lián)系起來，了解包括維度、數(shù)據(jù)、分析、數(shù)據(jù)流等在內(nèi)的功能、參數(shù)的實際義和選擇、組合等應用方法。

Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù) :掌握應用 Python 爬蟲基礎(chǔ)庫;掌握使用 Python 爬蟲利器;掌握使用 Scrapy 項目構(gòu)建;熟練掌握 Scrapy 流化開發(fā);熟練使用 Scrapy 拓展;掌握使用 Scrapy 與 Mysql 交互。

機器學習擴展深入(Python 語言、算法、Numpy 庫、MatplotLib)：兩大類機器學習的方法：有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，其中有監(jiān)督學習里面，又分為分類和預測數(shù)值型數(shù)據(jù)。這些算法都是基礎(chǔ)的算法。通過深入學習Python來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘下方算法。

人工智能之機器學習(擴展)：了解線性回歸、掌握決策樹的應用、熟練使用SVM支持向量機、熟練使用聚類+貝葉斯、掌握EM-HMM-LDA-ML。