为什么要做大数据分析师

　　为什么要做大数据分析师?数据分析这个行业是近些年热火的起来的，大家都想在这个行业谋生，但是对于数据分析行业了解的甚少，甚至是不了解，今天AAA教育的小编针对这个情况，详细的整理一下一些资料，让同学们明白为什么要做大数据分析师，你有没有想过数据分析师会怎样做?热衷于了解成为一名数据分析师的实际感受?
 

　　为什么要做大数据分析师涉及了一系列主题。从为什么要做大数据分析和背景，如何在目前的工作中提供帮助。在公司中的特殊角色以及使用的工具有深刻的了解。
 

　　数据科学背景

　　数据分析师生命中的一天

　　数据分析事业和未来
 

一、数据科学背景
 

　　是什么吸引您进入数据分析领域?
 

　　在开始从事这一领域的工作之前，我的理解是，公司使用数据分析来定位特定的消费者，或者像Facebook和Google这样的公司通过基于浏览习惯的广告来“增强用户体验”。
 

　　当我开始为目前的公司工作时，我的观点发生了变化，该公司将数据分析用于充分的理由。我的公司分析年轻人中与DNA相关的数据，以预测未来的疾病，例如阿尔茨海默氏病，糖尿病，克罗恩氏病等。这确实改变了我对数据分析的看法，使我感到自己正在改变世界。
 

　　您的计算机科学背景对您有何帮助?
 

　　要成为数据分析师，您需要掌握至少一种主要的编程语言。我们对医学数据的分析是通过我们开发的AI软件完成的，并继续使用两种编程语言进行改进：R和Python。这些是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。它们都是数据分析中的标准语言，而我在大学的计算机科学研究无疑为我建立语言的基础奠定了良好的基础。
 

　　用您的话说，数据分析师会做什么?
 

　　我喜欢将数据分析师视为“翻译者”。有人能够将数字翻译成简单的英语，以使公司改善业务。就我个人而言，我作为数据分析师的角色涉及收集，处理和执行统计数据分析，以帮助我的公司改善其产品。
 

　　您喜欢做一名数据分析师时会喜欢什么?
 

　　我最喜欢我目前的工作是使用可分析DNA测序的高端AI软件。这是一项复杂的任务，我一直喜欢拼图。要想跳出框框思考并找到新的解决方案，需要大量的创造力和解决问题的能力。我喜欢挑战，也喜欢为我们花了几个月时间解决的问题找到解决方案的快感。正是这种成就感使我爱上了我的工作。


二、数据分析师生命中的一天

　　您能带领我们完成一天的典型工作吗?
 

　　通常，直到我喝完第一杯咖啡后，我的一天才会开始。这与咖啡因无关，而是在我开始处理大量医学数据之前进入“区域”的一种习惯。
 

　　典型的一天通常包括但不限于与分析团队举行会议，讨论当天的任务并集体讨论可能的解决方案。当一切都清楚之后，我便开始处理数据。分析数据包括三个主要任务：收集数据，清理数据以及最后处理数据。
 

　　根据我正在处理的问题，收集数据通常是过程中最简单的部分，因为与我一起使用的医疗数据库很容易访问，而且我不必担心搜索它。清理数据(下一步)只是意味着浏览数据并试图理解它，在需要的地方进行校正，例如移动异常值或不应包含在分析中的数据。此步骤可能会花费很多时间，但是了解数据对于我开始处理数据至关重要。
 

　　在该过程的数据处理部分中，我可以使用自己的编程技能，并与几种不同的数据工具一起使用。我使用这些技能和工具来分析工作，并为眼前的问题提出解决方案。
 

　　数据分析师的职责是什么?
 

　　我的角色涉及：
 

　　收集数据

　　清洁数据

　　处理数据

　　制作报告

　　斑点图案
 

　　与他人合作并建立基础架构
 

　　数据清理在您的流程中起什么作用?
 

　　清理数据是非常重要的过程，因为您需要识别哪些数据应该保留，哪些数据不应该保留。在处理过程中包含不正确的数据可能会给您带来错误的结果，进而可能导致提出错误的解决方案。然后，您必须重复您的工作，这是浪费您的时间。
 

　　您多久会见利益相关者讨论业务需求和新事物以进行分析?
 

　　就个人而言，我不必与任何利益相关者见面，这是我团队成员的职责。与我合作的唯一人员是分析团队，因为我们需要彼此保持最新进展。
 

　　您对Excel有什么经验?
 

　　尽管Excel是数据分析中的强大工具，但它仍然存在很多严重的局限性。Excel无法处理超过一定大小的数据集，并且不容易允许在新数据集上重现以前进行的分析。这种程序的主要缺点是它是为非常特定的用途而开发的，并且没有大量的贡献者不断添加新的工具。这就是为什么我更喜欢使用R和Python。
 

　　告诉我们更多有关R和Python的信息!
 

　　R和Python是数据分析师和数据科学家使用的两种最受欢迎​​的编程语言。两者都是免费和开源的。R用于统计分析，而Python是通用编程语言。对于那些对机器学习，使用大型数据集或创建复杂的数据可视化感兴趣的人，它们都是天赐之物。
 

　　更详细地说，R是数据科学和机器学习中最常用的工具之一。在过去的几年中，R已成为数据科学的黄金孩子。它经常用于解锁大数据块中的模式，并且由像我这样的人，统计学家设计，以使我们的工作更轻松。它是数据分析和数据科学领域中最必须了解的编程语言之一。
 

　　Python还是数据分析中最受欢迎的语言之一。由于我的工作涉及机器学习，人工智能(AI)和预测分析，因此Python是一种理想的语言，因为它已广泛用于科学计算，数据挖掘和其他领域。
 

　　在开始新的分析项目时，您将采取什么步骤?如何知道您要提出正确的问题并执行正确的分析?
 

　　通常，对于我的工作，我遵循某些逻辑步骤以达到期望的结果。有时并不是很简单，那是与分析团队的会议派上用场的时候。只要一切看起来都能顺利进行，那么您很可能就走了正确的道路。
 

　　逻辑思维是其中涉及的主要过程。我在学校学习了数学逻辑，这在连接点和得出有关正在处理的数据的有根据的结论方面确实有帮助。
 

　　您认为熟悉您所从事的行业有多重要?
 

　　在数据分析方面，了解公司的内部运作，流程，程序和其他关键方面是非常重要的事情。如果我没有相关的背景经验，那对我在医疗领域的工作真的很难。值得庆幸的是，除了我在计算机科学和图形设计方面的教育之外，我还拥有化学和生物学方面的背景知识，在分析DNA序列方面绝对有帮助。
 

三、从事数据分析工作以及未来的前景
 

　　您将来会在哪里看到数据分析的方向?
 

　　数据分析就是未来，而现在就是未来!
 

　　您在计算机，智能手机或平板电脑上执行的所有操作均由数据分析员记录并收集，这些数据分析员试图使他们的业务蓬勃发展。没错-每次单击鼠标，按下键盘按钮，滑动或轻击即可制定业务决策。如今，一切都与数据有关。数据就是信息，信息就是力量。我不想变得政治化，但是您拥有某人的“数据”越多，您就越可以控制他们的生活。
 

　　您五年后会在哪里看到自己?
 

　　老实说，我不知道。一年前，我无法想象在北上广生活和工作，但是我在这里，关于我的工作也是如此。只要我付出的努力值得得到回报，那么我会继续努力直到获得回报。幸运的是，我对计算机科学和图形设计的教育将永远有需求，因此我尽量不用担心未来，而只是享受现在的时光。
 

　　数据分析的职业发展是什么样的?
 

　　数据分析人员可以寻求多种专业机会。
 

　　其中一些可能性包括但不限于：
 

　　数据管理专业

　　数据工程师

　　业务分析师

　　机器学习研究员/从业者

　　面向数据的专业人员
 

　　但是，当然，这些类别中的每个类别都可以细分为子类别，这些子类别可以开拓更多的职业机会。
 

　　您希望您的技能对世界有什么影响?
 

　　如果我不认为自己目前的工作对改善人们的生活很重要，那么我会保留以前作为平面设计师的工作。我相信，我们的工作总有一天会消除或找到治愈目前无法治愈的许多疾病的方法，而这种想法本身使我感到自己在帮助建立一个更美好的世界。
 

　　感谢您抽出宝贵的时间，让我们深入了解成为数据分析师的感觉!如果你对大数据分析行业这么感兴趣，可以咨询在线小姐姐。
 

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