想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师，需要积累哪些技能？ 众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，成为数据科学家所必须掌握的知识技能。传统数据分析所用工具1、Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。2、SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。SPSS轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。3、SAS功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。数据存储和管理所用工具Hadoop现在几乎已经等同于大数据。它是存储在计算机集群中的超大数据集的一个开源的分布式的基础架构。你可以随意增大或减小你的数据量而不用担心硬件故障。Hadoop提供了对任何种类的海量数据的存储、强大的处理能力和几乎无限的并行工作能力。Hadoop并不适合数据初学者。要想充分发挥Hadoop的能力，你需要了解Java。学习Java可能耗时，但是Hadoop绝对值得。
如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能 学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。1、明确知识框架和学习路径数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，Python or R；有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些。
如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能？ 我了解的数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏…
将来想从事统计分析和数据挖掘，需要哪些技能 从事数据统计分析和数据挖掘工作，整理了一下技能：有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库，具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力，能够自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。有一定的行业知识。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面，若你想从事某个行业的数据挖掘，还需要尽快深入了解这个行业。良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作，因为数据挖掘涉及方方面面的关系，非常讲求公司内部的合作。良好的客户沟通能力，要掌握一些CRM（客户关系管理）知识和理念，明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，调整客户对数据挖掘的误解和过高期望，让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。你还要善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，向客户提供有价值的可行性操作方案。这一行的职位除了技术要求很高的数据挖掘和算法工程师外，还有数据采集分析专员、市场数据分析师。数据采集分析专员的。
如何快速成为数据分析师？ 入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加…
毕业后想从事数据挖掘和数据分析方面的工作，需要考什么证书，或者需要做什么必要的准备？ 我目前在德国留学，在本领域有没有国际通用的一些证书之类的
数据分析与数据挖掘工程师，需要掌握哪些必备工具？ 对于数据分析来说：Step1：①重点函数学习 重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数。②数据透视表学习 如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。Step2：数据可视化 所用工具：PowerBi、Excel 数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。Step3：数据库学习 所用工具：SQL Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。对于数据挖掘来说：1、需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。2、需要掌握各种基础的算法，比如SVM，逻辑回归。3、编程能力 语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。掌握了这些，你离数据分析，数据。
要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能？ 用人单位对zd于大数据开发人才的技能要求：1.精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发；2.了解python/shell等脚本语言；3.熟悉大专数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解；4.有数据可视化、属数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。5.有爬虫系统开发经验者优先。
做数据分析需要学什么？
