學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析4個不為人知的真理

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析4個不為人知的真理?
 

　　你做好準備學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析了嗎?
 

　　你是否有了學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析的想法?在過去的幾年中，這一直是一個非常熱門的話題，并且肯定會在接下來的幾年中成為話題?，F(xiàn)在越來越多的人成為大數(shù)據(jù)分析師，但是市場依然供不應(yīng)求，數(shù)據(jù)科學(xué)家更是少之更少，企業(yè)拿錢也找不到人才。

　　為什么會有這樣的局面?
 

　　部分問題是許多有抱負的大數(shù)據(jù)分析不知道該領(lǐng)域會帶來什么，不知道做職業(yè)規(guī)劃，頂尖人才稀缺。
 

　　在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析4個不為人知的真理中，我想向你展示在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析時應(yīng)該了解的四個不可理解的事實。
 

真理一：學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析很難
 

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析并不容易。
 

　　你將需要花費大量的精力和時間去攻克它，同時你要有吃苦耐勞的精神，不然很難堅持下去。
 

　　大數(shù)據(jù)分析從零學(xué)習(xí)過程大約需要5個月左右。
 

　　如何成為大數(shù)據(jù)分析師?
 

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析有一定的難度，關(guān)鍵是你肯吃苦，你若是一下的心里，那就算了吧!
 

　　“只需在此查詢中更改一個單詞。運行!然后，你就感覺已經(jīng)學(xué)習(xí)了SQL……”
 

　　“只要觀看老師運行Python代碼的視頻課程，你也會了解Python的……”
 

　　“只要玩這個交互式圖表，你就會立即了解回歸分析…”
 

　　我采訪了一個已經(jīng)從事數(shù)據(jù)分析初級職位的人。他沒有任何動手經(jīng)驗，但是他在一種在線學(xué)習(xí)平臺上學(xué)習(xí)了SQL，一個月多月后他出來找數(shù)據(jù)分析的工作，發(fā)現(xiàn)自己實操很弱，自己應(yīng)付工作很吃力。
 

　　現(xiàn)在有很多這樣的在線學(xué)校僅給人們帶來了大數(shù)據(jù)分析知識的幻覺。
 

　　你想擁有真正的大數(shù)據(jù)分析知識
 

　　(1)在真實的數(shù)據(jù)環(huán)境中進行大量練習(xí)
 

　　(2)不要試圖跳過：花時間和精力來建立自己的數(shù)據(jù)服務(wù)器!
 

　　是的，有時候(一開始，很多時候)你會輸入錯誤的代碼片段，你的計算機將拋出錯誤，并且非常令人討厭。但這就是它的工作原理!我們會犯錯，我們會從中汲取教訓(xùn)，而下次我們會做得更好。
 

　　而且還要花很多時間練習(xí)!
 

　　練習(xí)時，可以犯一些愚蠢的錯誤。例如，可以無意間弄亂你以前建立的數(shù)據(jù)管道并浪費數(shù)小時的工作時間……但是我從中學(xué)到了很多的知識和解決方案。
 

　　我們犯錯誤，我們從錯誤中學(xué)習(xí)，我們不再犯錯誤。
 

　　如何成為大數(shù)據(jù)分析師?
 

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析并非易事，這需要時間。如果你不能接受這一事實，那么也許該行業(yè)不是你的最佳選擇。但是，如果你可以用困難的方式學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析，那么幾個月的學(xué)習(xí)時間將是你最好的長期投資之一。
 

真理二：提高大數(shù)據(jù)分析技能
 

　　世界的變化確實非常快，而且不會變慢。
 

　　我堅信，如果要跟上步伐，唯一的方法就是專注于提高技能。
 

　　為什么?
 

　　你可能已經(jīng)聽說過，根據(jù)研究人員的預(yù)測，當今約有65%的小學(xué)生將擔任尚未存在的工作。
 

　　你可能還聽說過，目前與工程相關(guān)的信息的估計“半衰期”約為4年。因此，你今天所學(xué)到的有關(guān)IT的50%的知識將在大約4年后過時。
 

　　這對你意味著什么?
 

　　那你獲得并提高技能比實際的方式更重要，你學(xué)到的信息。
 

　　這也意味著“學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析”與學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析無關(guān)。
 

　　是關(guān)于：
 

　　1)提高你的編碼技能。

　　2)提高你的商業(yè)數(shù)據(jù)分析技能。

　　3)提高你的數(shù)學(xué)/統(tǒng)計技能。

　　4)提高你的數(shù)據(jù)可視化，演示，溝通和其他軟技能。

　　5)學(xué)習(xí)特定的Python包。

　　7)了解此KPI的不同行業(yè)基準。

　　8)學(xué)習(xí)某些統(tǒng)計模型。

　　9)了解如何使用Google Data Studio或Tableau
 

　　等等等……
 

　　今天似乎很重要的東西，可能在5年后就沒有意義了。因為例如掌握Scikit-learn庫或Google Data Studio在今天似乎很重要……但是我敢打賭，將有一個更好的機器學(xué)習(xí)包和一個更好的數(shù)據(jù)可視化軟件，5年后我們可能要學(xué)習(xí)新的軟件了。
 

　　別誤會，我仍然認為今天你應(yīng)該學(xué)習(xí)這些東西，因為它們是當前大數(shù)據(jù)分析和分析生態(tài)系統(tǒng)的一部分，也是學(xué)習(xí)曲線本身的一部分。
 

　　我要說的是，你應(yīng)該謹記，當你學(xué)習(xí)這些(或任何其他)工具時，重要的是不要在每個語法細節(jié)中都塞滿字眼，也不應(yīng)該在特定軟件中放哪個按鈕-而是要了解大局。為什么此工具按其工作方式起作用?潛在的邏輯是什么?此功能在其他類似工具中如何工作?一旦掌握了這些，就可以輕松地在工具之間(甚至在編程語言之間)進行更改。
 

　　你將為瞬息萬變的未來做好更多準備。
 

　　因此，要確保你的大數(shù)據(jù)分析事業(yè)永不過時，請：專注于你的技能而不是所學(xué)信息!
 

真理三：因為有難度，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析是一項巨大的投資
 

　　讓我們也談?wù)劼殬I(yè)觀點!
 

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析是一項巨大的短期和長期投資。
 

　　我想我不必解釋短期投資部分。
 

　　大數(shù)據(jù)分析師的需求超出了預(yù)期……中國幾乎每個大城市都存在大數(shù)據(jù)分析技能短缺的情況。在全國范圍內(nèi)，我們?nèi)狈?51,717名具有大數(shù)據(jù)分析技能的人員，尤其是在北京市，上海和廣州。
 

　　此外，根據(jù)招聘網(wǎng)站的研究，大數(shù)據(jù)分析師連續(xù)三年為中國最佳工作，市場需求迅猛直升。
 

　　注意：以上數(shù)字僅適用于中國-沒有世界其他地區(qū)的確切數(shù)據(jù)。但是以我的經(jīng)驗，在世界上，都有相同的趨勢。
 

　　高需求和持續(xù)短缺使大數(shù)據(jù)分析師處于非常有利的位置。
 

　　1)更高的薪水和更好的福利

　　2)更好的工作保障

　　3)更好的工作條件(例如，彈性工作時間，在家工作等)
 

　　此外，大數(shù)據(jù)分析師是公司內(nèi)部(以及外部世界)中受人尊敬的工作。你將成為你的經(jīng)理和同事想要傾聽的人。
 

　　關(guān)鍵是：學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析不僅是一項不錯的短期投資。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析也是一項不錯的長期投資，為什么這么說吶?
 

　　原因1：
 

　　只看數(shù)據(jù)!2018年，中國大數(shù)據(jù)分析師的短缺人數(shù)為151717人。這個數(shù)字在2011年約為140,000。因此，在7年內(nèi)，該市場無法產(chǎn)生足夠的新大數(shù)據(jù)分析師來填補這一空白。(甚至增長了一點。)
 

　　原因2：
 

　　這是我在簡介中已經(jīng)提到的內(nèi)容。很多人都想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析……但是，畢竟不是所有人成為大數(shù)據(jù)分析師，也有被淘汰的人員，不隨著時代的步伐更新自己必然被淘汰掉。
 

　　因為學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析很有一定的難度。它是硬技能(例如學(xué)習(xí)Python和SQL)和軟技能(例如業(yè)務(wù)技能或溝通技能)以及更多技能的組合。有學(xué)生學(xué)習(xí)一段時間就放棄了。他們受夠了統(tǒng)計數(shù)據(jù)，編碼或太多的業(yè)務(wù)決策，然后退出了。
 

　　你適合學(xué)大數(shù)據(jù)分析嗎?
 

　　1)大數(shù)據(jù)分析適合你嗎?

　　2)如果是，你是否愿意付出艱辛的努力?
 

　　如果是的話，這將是你一生中最好的職業(yè)投資之一。
 

真理四：大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)清理
 

　　當你第一次擔任大數(shù)據(jù)分析職位時，你會親眼看到：這與進行24/7全天候的機器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析無關(guān)。
 

　　因為要能夠運行適當?shù)腗L算法，你必須首先完成許多其他步驟：
 

　　1)數(shù)據(jù)采集

　　2)數(shù)據(jù)格式化

　　3)數(shù)據(jù)清理

　　4)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正確的格式

　　5)發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)

　　6)運行其他數(shù)據(jù)分析項目

　　7)數(shù)據(jù)可視化

　　8)自動化以上步驟
 

　　等等…
 

　　當你使用真實數(shù)據(jù)時，這些事情就像機器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析部分一樣令人興奮。
 

　　那最重要的是什么?
 

　　在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析時，你不僅僅專注于提高ML技能。你應(yīng)該更專注于：
 

　　1)精通Python和SQL

　　2)了解更簡單的分析方法背后的業(yè)務(wù)邏輯

　　3)熟悉統(tǒng)計基礎(chǔ)

　　4)練習(xí)和體驗使用原始和未清理的數(shù)據(jù)集的痛苦

　　5)學(xué)習(xí)如何自動化
 

　　等等…
 

　　這些東西將幫助你成為一名更好的大數(shù)據(jù)分析師，并最終獲得第一份工作-而不是另一門深度學(xué)習(xí)或人工智能課程。
 

　　總結(jié)一下：
 

　　1)學(xué)習(xí)Python和SQL –»重要

　　2)了解深度學(xué)習(xí)–»不重要

　　3)學(xué)習(xí)統(tǒng)計基礎(chǔ)-»重要

　　4)了解人工智能–»次重要

　　5)進行數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)格式化和自動化–»重要

　　6)了解“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” –»次重要
 

　　至少在初級級別上……
 

　　稍后(在1或2年內(nèi))，當你的職業(yè)前進時，無論如何，你將必須在工作中學(xué)習(xí)上述這些花哨的機器學(xué)習(xí)方法。
 

　　但是現(xiàn)在：專注于對下一步至關(guān)重要的事情!
 

　　結(jié)論
 

　　但是，請考慮一下我上面寫的所有內(nèi)容：接受學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析很難，專注于你的技能，將其視為一項投資并首先夯實基礎(chǔ)知識!