数据分析师证书,数据分析师就业前景如何确定,数据分析师证书,数据分析师就业前景如何填写

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　　一.开始：从战略角度建设

　　数据分析的坑很大。当你一开始走上这条路的时候，一定要明确基本方向，依靠核心思想。否则，你只会越走越远。最后你会觉得山太高水太深，不了了之。

　　1.数据与数据分析

　　事实上，数据是对事物特征的定性参考和定量描述。比如一个人的身份证号、年龄、收入、身高等。构成一组数据：{ID: 001，年龄：45，收入：10000，身高：176} 3354。如果把很多人的这些数据汇集成一张表，就构成了“结构化”

　　而部分或大部分数据是没有规律的，即分布杂乱或不像我们想要的那样(比如一个网页中的文本数据分布)，这种情况称为“数据空间”的非结构化。

　　数据分析的本质是什么？也就是3354把这些结构化或者非结构化的数据数据空间放到指定格式的数据空间里，然后进行分析3354映射。

　　这句话比较复杂，但是很深刻。它告诉我们，数据分析的基本事情之一(也是实践中最重要的事情)是找到一个合适的数据空间映射方案。3354某种程度上就是所谓的数据分析的基础就是数据空间的映射。

　　数据清洗

　　根据上述内容，工具可以分为两种类型。一种是excel、spss、sas等基础数据分析软件和很多数据库管理工具，2.对于一些工具的看法，就是把数据为你做成规律数据(当然这些数据往往需要清理，但不再涉及数据空间映射的问题)；二是编程语言，包括python、R、Java、Ruby等。它们主要处理的是结构化的数据.其中，python和R是常用的，而前者由于扩展性强，在大多数情况下优于后者。

　　这些语言工具主要是处理数据空间映射和清洗工作的

　　所谓“从天而降”，是指从更高的地方降下来学习的方法，像拿一张通用地图去探索数据分析和挖掘的世界。推荐阅读：《数据科学实战》。

　　其次，请注意一点：python学习，对于3.学习：从天而降，没有任何计算机基础(python一开始的类自然语言结构是很友好的，但是到了你学习函数和对象的时候，还是要显式的参考变量的变化(也就是数据在内存中是如何流动的)和作用域的动态变化，这些对于初学者来说都是不友好的。)

　　这种情况下《head first python》根本不合适。不要用它来学python！

　　我的建议是花时间学习计算机的基本原理，然后是C语言，Java等。然后再学python，不然就知其然不知其所以然了！

　　推荐阅读：《计算机科学概论（第11版》

　　以及：《疯狂Java讲义》(这本书虽然讲的是java，但是也讲了数据在内存中的循环，可以作为理解程序运行的参考。)

　　最后：《Python基础教程（第2版•修订版）》

　　那你可以看一下统计学入门教材：《深入浅出统计学》(马上就看完了。我用了半天多一点的时间完成了它。)

　　以及数据库原理的介绍和深度理解：《MySQL必知必会》 《数据库系统概念》

　　有了技术基础，看《R语言编程艺术》。

　　另外，初学者应该选择python2.7而不是python3.x为什么？因为很多重要的模块，比如熊猫，很多线上资料，最多还是支持2.7，所以你选择3。x代表入门，太远了。

　　最后可以用《利用Python进行数据分析》把所有知识串联起来，感受一下熊猫和scipy、numpy中的数据计算基本上是开头容易、越往后面越难！。

　　二。中层：理论

　　中层主要是理论学习和一些复杂的应用操作。

　　是如何体现数据空间映射这个深刻概念的。

　　良好的数学基础是进一步学习的支撑条件。

　　以下是推荐书目：

　　1.概率论与数理统计：《概率论与数理统计》，进修概率与统计；

　　2.高等代数：《高等代数简明教程（上册）》。“数据空间的映射”的思想来源于高等代数；

　　3.优化：《最优化理论与方法》，参考书。中间层次的就不要细读了。

　　4.数据挖掘：《数据挖掘导论》，偏数学，《数据挖掘》，偏结构化数据库；

　　5.信息检索概论：《信息检索导论》

　　6.统计学习理论的快速概述：《统计学习方法》

　　7.Python实战：《集体智慧编程》 《机器学习实战》

　　8.驯象平台实战：《Mahout实战》

　　1.理论基础：书籍

　　(1)一些2.实战：利用数据库与数据api，实战学习:淘宝提供的API Store_ _和很多百度为开发者提供最全面的API服务等。可以下载到数据中进行处理。有一些经典的研究数据库，主要是一些大学建的，也可以用来训练模型；

　　(2).学习写数据库，基于python，抓取文本数据进行分析。其中文本数据分析可能涉及中文自然语言处理，比较麻烦。有些模块可以直接使用(比如解霸)。如果觉得不满意，可以试试爬英文页面。另：写爬虫首先要了解网页的数据空间。推荐阅读：《Head First HTML与CSS、XHTML（中文版）》；

　　(3).苦练网络爬虫的基本功。3354因为大部分数据工程师的主要工作都在于此，而在清理的过程中，他们深刻理解数据空间的映射。另外，清理数据的必备技能：正则表达式。建议：《正则表达式必知必会》；

　　(4).清洗数据和混合编程:可以尝试基于python的混合编程(python R)和数据可视化。建议阅读《ggplot2》。

　　数据可视化

　　三.高阶：回归、远行、优化与万法归宗

　　总的来说，数据挖掘和机器学习相关的工作看起来很新，但实际上只是很久以前的理论知识的应用。实战领域没有太多新意。

　　所以，从技术上讲，我们需要回到那些核心的东西。

　　最内核的东西是什么，那就是：1.回归。

　　知乎上有一些言论，算法和数据结构一般对程序员没用。这个说法对一般写系统的程序员确实有用，但对研究机器和挖掘数据的程序员来说正好相反：我们的主要工作是做算法和数据结构。

　　比如贝叶斯网络和人工神经网络，本质上都是基于图的算法的应用。

　　推荐一本比《算法导论》好的书：《算法（第4版）》

　　算法与数据结构

　　所谓远行，就是走出学习的象牙塔，去一个实用的或者特殊的领域，比如2.远行。

　　传统投资经理职业投资的本质是什么？那是两个字：金融量化分析。

　　所谓分散，就是“把鸡蛋放在多个篮子里”，至于怎么放，放多少，就很复杂了。传统手段包括建立分散和马科维兹模型作为离散的参考模型。

　　机器学习也可以去中心化，某知名文艺复兴科技公司做的“最大熵模型”比传统的两个模型都要好，可以持续跑赢市场。

　　如果你对机器学习和数据挖掘的相关理论有深入的了解，你会发现一个事实：指数模型最大熵模型之所以有效，是因为它使用了超级大的数据量作为基准，得到了比传统的去中心化模型更高的熵。

　　要讲的内容很多，而且真的很高级，今天就到此为止，以后再详细讲。

　　分散本质上就是在寻找有限条件下的最大组合熵！

　　优化主要是python执行效率的优化。3354你要知道，很多情况下，定量分析对时间的要求非常严格，稍有差池，就损失百万。

　　这时候你就需要知道如何优化python了。

　　你知道吗？Python是用C写的，3.优化

　　优化问题本质上是局部最优和全局最优之间的权衡。有时间再详细说。

　　优化的另一个问题是如果你优化的好，你的python可能比C还要快！，包括矩阵的分块计算，并行计算，MapReduce对大量数据的处理等。这个也挺复杂的，有时间再详细说。

　　数值计算

　　数据处理的最高境界其实是对信息论的深刻理解。

　　最优化，很多问题都是把指数问题变成对数问题，其实根本原理就是信息论；量化分析，买卖的博弈，每一笔交易是如何暴露信息的？投资组合，如何在约束条件内产生最大熵？文本挖掘，数据压缩，隐马尔可夫链，如何用最少的信息映射原始空间？转载于：https://www.cnblogs.com/wcLT/p/5802877.html

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