数据分析师没项目经验就完蛋，这8个项目资源拿走不谢

如何了解数据分析师的技能需求

要了解一个岗位的技能需求&＃xff0c;有一个简单的办法&＃xff0c;那就是去看招聘网站。

如果你的学习目标是求职&＃xff0c;那就去看求职网站上相关岗位的需求。这是最直接的。也是以终为始的方法。

在看的时候要注意几点&＃xff1a;

1.多看&＃xff1a;不同公司的招聘需求写的良莠不齐&＃xff0c;光看几家的招聘需求可能不能得到核心的需求&＃xff0c;甚至误导你。看个几十上百家有代表性的公司的招聘需求。正所谓熟读唐诗三百首&＃xff0c;不会吟诗也会吟也会吟。

2.大胆&＃xff1a;招聘公司经常是要求你会造原子弹&＃xff0c;进去拧螺丝。所以招聘需求通常把招聘需求写的很高&＃xff0c;大胆点&＃xff0c;不用怕。那些一定要求3年经验等需求不用在意&＃xff0c;只要你有技术&＃xff0c;有项目经验&＃xff0c;他们会要你的。

3.用脑&＃xff1a;我们这里谈的数据分析。我先给你个作业&＃xff1a;分析一下这几十家数据分析的招聘岗位&＃xff1a;

• 有哪些不同类型的岗位&＃xff1f;都说是数据分析&＃xff0c;但类型是不同的
• 核心的需求有哪些&＃xff1f;从需求量的要求高低排个序。举个例子&＃xff1a;python, sql, excel等。
• 薪资需求范围如何&＃xff1f;这个要先确定城市。
• 写一份数据分析岗位数据分析报告。发给我&＃xff0c;我给红包奖励&＃xff0c;只给分析的最好的前5个哟。

经过这样一通分析&＃xff0c;你肯定对这个岗位有很深的了解。如果你这都懒的分析&＃xff0c;你要再认真慎重的考虑一下&＃xff0c;你是否适合学习这个岗位&＃xff1f;

你可能会说&＃xff0c;可是我什么技术都还没学啊&＃xff01;这不怪我啊&＃xff01;

分析靠的是脑子和勤奋&＃xff0c;这两点我们都有&＃xff0c;或者都可以有。

不用任何技术也可能成为好的数据分析师&＃xff08;不一定高效&＃xff09;&＃xff0c;所有技术都会&＃xff0c;不动脑子也只能是个工具人。

有脑子&＃xff0c;人勤奋&＃xff0c;再加上数据分析节能&＃xff0c;那必然可以成为一个很优秀的数据分析师&＃xff0c;进而成为数据科学家。

技能要求

首先认识到数据分析不等于Python&＃xff0c;如果有的培训机构过分夸大Pytohn&＃xff0c;或者说把Python等同于数据分析师&＃xff0c;那很可能在不负责任的割韭菜。

说实话&＃xff0c;我也需要韭菜赚点小钱&＃xff0c;但是只收割对的韭菜&＃xff0c;因为每个韭菜都是我的朋友。所以我时不时会劝退一些想跟我学习的人。不适合我的课程&＃xff0c;或者对我的课程期望过高&＃xff0c;我都会劝退。

看上面的图中&＃xff0c;Python只是好多分支里面的其中一个分支&＃xff0c;但确实是很重要的一个分支。

现在来&＃xff0c;一个个说&＃xff1a;

1.理论支撑&＃xff1a;人人都可以做一些数据分析&＃xff0c;就像前面我给大家布置的那个任务&＃xff0c;你马上就可以做。但是要通过面试&＃xff0c;要成为一个专业的数据分析师&＃xff0c;还是需要一些理论支撑。比如完整的的数据分析过程可能包括数据收集&＃xff0c;存储&＃xff0c;清洗&＃xff0c;集成&＃xff0c;变换&＃xff0c;分类&＃xff0c;聚类&＃xff0c;预测&＃xff0c;关联分析等步骤。同时概率论等统计学知识也是进阶&＃xff0c;面试和装B的必备。

2.数据基础&＃xff1a;或者是数据的尝试吧&＃xff0c;这方面我们可能本来就都有。不管你是不是数据分析师&＃xff0c;你很可能会用Excel等。常见的数据格式稍微学习一下也不难。比如CSV&＃xff0c;JSON&＃xff0c;XML等。

3.然后才是学一门数据分析好用的编程语言。最主要的候选就是Python和R。这里当然推荐Python了&＃xff0c;因为他应用更广泛。

Python中最重要的是数据分析三件套&＃xff1a;numpy, pandas和matplotlib&＃xff0c;在这基础上再学习Seaborn等类库。当然Python基础是必学的。另外学会办公自动化的相关类库就可以做很多数据分析了。爬虫的技术也重要&＃xff0c;因为可以采集数据。

4.数据库&＃xff1a;稍微多点的数据都不会保存在普通文件中&＃xff0c;而会保存在数据库里。所以数据库的重要性比一门编程语言还要重要。因为没有编程语言你可以做很多数据分析。数据库方面包括2个部分吧&＃xff1a;一是SQL和数据库基础知识&＃xff0c;二是熟练掌握一个数据库管理系统。比如MySQL。

5.接下来你需要一些实战经验。我这里分成了两类&＃xff0c;一个是项目经验&＃xff0c;做一些有实际商业价值的数据分析项目&＃xff1b;二是行业经验&＃xff0c;比如你想去电商公司面试&＃xff0c;你需要了解电商行业的常见数据&＃xff0c;常见应用场景。图中还列了Kaggle&＃xff0c;这是一个数据分析的竞赛网站。对于没有实际经验的人&＃xff0c;去这里找你的经验。

6.接下来进阶和扩展。包括机器学习的常见方法&＃xff0c;对于学Python的人来说sklearn不可不知。这部分挺难的&＃xff0c;属于进阶。还有就是Tableau等工具&＃xff0c;这不能&＃xff0c;有了前面的基础&＃xff0c;很快就可以学会&＃xff0c;工具嘛&＃xff01;

学习路线

前面是从知识面的角度来说明需要那些知识和经验。学习路线不需要按照前面的步骤。

如果你确定了学Python&＃xff0c;可以先从Python学起&＃xff1a;

1.Python基础&＃xff0c;可以看我B站的硬核Python系列。

2.学习数据分析三件套可以看这本书&＃xff1a;利用Python进行数据分析 &＃xff08;徐敬一译&＃xff09;。这本书的扩展可以看这个github上的内容&＃xff1a;https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

3.办公自动化和爬虫的资料很多&＃xff0c;我的公众号就分享过很多。当然你也可以参加我的私教课程。更加系统和完善。

下面我重点分享一些可以获得项目经验的资源和方法。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错&＃xff0c;但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料&＃xff0c;给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助&＃xff01;

一、Python所有方向的学习路线

二、学习软件

三、入门学习视频

四、实战案例

五、面试资料

这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN&＃xff0c;朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】