想入行
年龄20-30周岁，大专及以上学历，不限专业/经验/性别。
发布时间:2023-02-03 16:21:15来源：有考培训网综合
数据分析师，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展，CDA数据分析师具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。年龄20-30周岁，大专及以上学历，不限专业/经验/性别。
对数据分析有兴趣，有一定的抗压力与耐心、学习能力。
希望转行IT互联网、金融等高薪行业的各行各业人士。
有打算从事数据分析相关工作的广大应届毕业生和往届毕业生。
从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持，偏业务。
利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。
主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。
设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台，偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
博为峰
博为峰大数据课程有哪些优势？博为峰始终坚守教学品质，真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英，未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目：帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作，实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才，推动企业发展和产业进步。
数据分析的过程描述
数据分析过程可以用以下几步来描述： 转换和处理原始数据，以可视化方式呈现数据，建模做预测。
因此数据分析几乎可以概括为由以下几个阶段组成的过程链：
① 问题定义
② 数据转换
③ 数据探索
④ 预测模型
⑤ 模型评估
⑥ 可视化
⑦ 部署
问题定义
数据分析总是始于要解决的问题，而这个问题需要事先定义。
问题定义这一步及产生的相关文档(可交付成果)，尤其是问题的规划，将决定整个数据分析项目所遵循的指导方针。
定义好问题并形成文档后，接下来就可以进入数据分析的项目规划环节 。该环节要弄清楚完成数据分析项目需要哪些专业人士和资源。
数据抽取
数据的选取一定要本着创建预测模型的目的，数据选取对数据分析的成功起着至关重要的作用。
数据准备
数据往往来自不同的数据源 ，有着不同的表现形式和格式。因此，在分析数据之前， 所有这些不同的数据都要处理成可用的形式。
数据准备阶段关注的是数据获取、清洗和规范化处狸，以及把数据转换为优化过的，也就是准备好的形式 ， 通常为表格形式，以便使用在规划阶段就定好的分析方法处理这些数据。
数据中存在的很多问题都必须解决掉.比如存在无效的、模棱两可的数据，值缺失，字段重复以及有些数据超出范围等。
数据探索和可视化
探索数据本质上是指从图形或统计数字中搜寻数据，以发现数据中的模式、联系和关系。数据可视化是突出显示可能的模式的较佳工具。
预测模型
创建或选择合适的统计模型来预测某一个结果的概率。[page]
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