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2024年最全卷起来——高级数据分析师(1),头条大数据开发面试节奏
阅读量:801 次
发布时间:2023-04-17

本文共 838 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

成为一名高级数据分析师需要系统性学习和实践,以下是一个详细的学习规划和资源推荐:

一、基础知识积累

1.1 数学基础

  • 目标:掌握数据分析的基础数学原理,包括概率统计、线性代数等。
  • 资源
    • 在线课程:选择国内外知名大学开设的统计学和数学基础课程。
    • 视频教程:通过平台搜索并学习相关数学和统计学基础知识。

1.2 编程基础(Python/R)

  • 目标:选择Python或R作为主要数据分析工具,熟练掌握基础编程技能。
  • 资源
    • Python:学习Python基础教程,重点攻克列表、字典、集合的使用。
    • R语言:熟悉R的基本操作和数据处理功能。
    • 视频教程:通过关键词搜索相关教程,系统学习编程逻辑。

二、核心技能培养

2.1 数据处理与清洗

  • 目标:掌握数据预处理和清洗的技巧,确保数据质量。
  • 资源
    • 数据处理库:学习Pandas的高级操作,掌握数据清洗的标准流程。
    • 视频教程:通过搜索学习数据清洗的具体方法和技巧。

2.2 数据可视化

  • 目标:掌握数据可视化工具(如ECharts)的使用方法,能够制作清晰的数据图表。
  • 资源
    • ECharts文档:详细学习ECharts的各种图表类型和使用方法。
    • 视频教程:通过关键词搜索学习数据可视化的技巧和实战。

三、深入应用

3.1 统计分析与推断

  • 目标:深入理解统计学方法,能够应用于实际数据分析。
  • 资源
    • 在线课程:选择专业的统计分析课程。
    • 视频教程:通过关键词搜索学习统计学分析方法。

3.2 机器学习基础

  • 目标:掌握机器学习的核心算法和原理。
  • 资源
    • 机器之心:阅读最新的机器学习资讯和教程。
    • 视频教程:通过关键词搜索学习机器学习的基础知识。

四、高级能力提升

4.1 高级机器学习与深度学习

  • 目标:深入理解高级机器学习算法和深度学习的应用场景。
  • 资源
    • 高质量文章:阅读行业领先的机器学习和深度学习文章。
    • 视频教程:通过关键词搜索学习高级机器学习和深度学习的课程。

通过以上学习计划和资源推荐,结合实践练习,可以系统性地提升数据分析能力。

转载地址:http://tagfk.baihongyu.com/

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