大数据分析师需要学什么大数据分析师需要学什么软件 _生活百科

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1、通常认为“数据分析”是以下学科的组合：1.计算机科学2.统计3.领域专业知识学习课程：一：计算机科学计算机科学与编程入门（使用Python）计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。
2、计算结构：数字系统工程简介。
3、从MOS晶体管开始，该课程开发了一系列构件-逻辑门，组合电路和顺序电路，有限状态机，计算机，最后是完整的系统（包括硬件和软件）。
4、算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。
5、人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。
6、使用C / C ++ / Java进行面向对象的编程二：数理统计应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。
7、概率与统计简介（使用R编程）：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。
8、主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。
9、线性代数（使用R编程或其他数学工具）：本课程涵盖矩阵理论和线性代数统计/机器学习（使用R编程）：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯， SVM ，决策树（香草决策树，随机森林，增强），无监督学习方法（例如聚类，神经网络介绍）高级机器学习（使用Python编程）：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。
10、三：领域专长理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域（例如， Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等）。
11、数据分析专业课程这里的核心主题应该是：数据收集和清理：这应该包括使用开源工具（例如Python / R）从网上抓取数据，连接到数据库等。
12、此外，数据清理和ETL概念（例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建）分析数据集。
13、数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据故事演示来展示见解并数据分析。
14、数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。
15、在最后几年中，应该重复两次该主题。
16、它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。
17、高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具（例如Hadoop / Spark ， HANA或其他MPP数据库）创建具有大规模数据分析的项目扩展阅读：还将包括以下内容：1. 网络工程基础。
18、原因：毕业生应该了解计算机网络，以便能够与之合作，进行管理，并在需要时改善组织的网络和数据架构。

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