洛阳新闻,党建新农村建设,蔷靖潞影,杨雨婷 张书记
 
位置: 亚洲金融智库网 > 金融智库 > 正文

有免费学习英语的网站吗?

时间:2021-07-07 18:28
本文关于有免费学习英语的网站吗?,据亚洲金融智库2021-07-07日讯:

有很多英语学习网站和APP软件都是免费的。如沪江英语,可可英语,网易云课堂,中国慕课网,英语趣配音,英语流利说等等。如果只是为了培养英语兴趣而学,这些免费的网站就够了。

但是如果是为了参加过级考试,还是建议上收费的课程。毕竟,免费午餐的营养不够。收费的课程要为顾客量身定做,督促你学习。

希望回答能帮到你。

做数据分析需要学什么?

数据分析最主要的是要有数学知识,它是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展,数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。

其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,ⅤBA是加分。另外还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

三,编程语言

对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。

对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

四,业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

业务能力是优秀数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养,无需担心。

五,逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说一下。

对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。

对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

六、数据可视化

数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。

对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。

七,协调沟通

对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。

对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。

八,快速学习

无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

快速学习非常重要,只有快速进入这一行业,才能抢占先机,获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业,选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期,提高学习效率,时间即金钱!


专题推荐:什么(2249)需要(344)数据分析(9)
打印此文】 【关闭窗口】【返回顶部
什么(2249)需要(344)数据分析(9)相关文章
推荐文章
最新图文


亚洲金融智库网 备案号: 滇ICP备2021006107号-276 版权所有:蓁成科技(云南)有限公司

网站地图本网站文章仅供交流学习,不作为商用,版权归属原作者,部分文章推送时未能及时与原作者取得联系,若来源标注错误或侵犯到您的权益烦请告知,我们将立即删除。