小弟为统计专业的小研,对于阿里巴巴等电商的企业级数据分析一直非常感兴趣,毕业后想去应聘数据分析、数据挖掘之类的岗位,但是不知该从何做起,感觉技术和理论都还不是锻炼得特别成熟,或者该如何积累实习经验,赢得HR们的眼球?求好人解惑!~谢谢!~~
小弟为统计专业的小研,对于阿里巴巴等电商的企业级数据分析一直非常感兴趣,毕业后想去应聘数据分析、数据挖掘之类的岗位,但是不知该从何做起,感觉技术和理论都还不是锻炼得特别成熟,或者该如何积累实习经验,赢得HR们的眼球?求好人解惑!~谢谢!~~
6 回答3.5k 阅读✓ 已解决
4 回答2k 阅读
2 回答2.5k 阅读
1 回答1k 阅读✓ 已解决
2 回答1.5k 阅读
2 回答1.8k 阅读
1 回答1k 阅读✓ 已解决
明确目标
数据主要有两个方向:BI(数据分析)和数据算法方向。前者更偏业务,更容易向决策层靠;后者偏技术,往深度里靠。明确了目标之后,在按照方向有侧重的学习。
主要的技术栈
实践工具类
实践层面上说,数据方面的工具的学习不会特别难(相对于数据要求的算法上说),包括以下几个方面:
编程实践类:R、Python(Sympy、Numpy、Scipy、Scikit-learn、theano等) | Matlab | Scala
可视化类: Matplotlib(Python)、ggplot2(R) | Tableau | D3.js、eCharts
大数据类:hadoop | Spark
机器学习类:Weka | RapidMiner
基础类/文档交换类: Markdown、RMarkdown | Excel(包括VBA)
数据库类:MySQL、SQL、PostgreSQL | Redis、MongoDB
理论类
统计学类:参数估计、假设检验、回归等概念
机器学习类:分类器、聚类、回归
文本挖掘类:清洗、分词、情感分析等
BI理论:包括数据仓库、OLAP、ETL等概念。