数据分析的职业资源

[tanjimajha12]

开始从事数据分析工作需要掌握五项基本技能。IT 专业人员在学习新编程语言和技术方面具有优势。其他人则需要付出更多努力来学习计算技能和技术。但是，诸如业务经验和领域专业知识等软技能可以使竞争环境更加公平。


高级学位——越来越多的数据科学课程涌现以满足当前的需求，但也有很多数学、统计学和计算机科学课程。
MOOCs—— Coursera、Udacity 和 codeacademy 都是不错的起点。
认证 – KDnuggets 编制了一份详尽的清单。
训练营——有关此方法与学位课 法国手机号码列表 程或 MOOC 相比的更多信息，请查看 Datascope Anаlуtісѕ 的数据科学家撰写的客座博客。
Kаgglе – Kаgglе 举办数据科学竞赛，您可以在其中练习、磨练使用复杂现实世界数据的技能并解决实际业务问题。雇主非常重视 Kaggle 排名，因为它们可以被视为相关的、实际的项目工作。
LinkedIn 群组 –加入相关群组，与数据科学社区的其他成员互动。
KDnuggets—— KDnuggets 是保持数据科学行业趋势前沿的良好资源。
无论分析技术多么先进，都无法消除对人类洞察力的需求。相反，我们迫切需要能够理解数据、从业务角度思考并提出洞察力的技术人员。正因为如此，随着企业希望利用大数据的力量，具有分析技能的技术专业人员的需求量很大。具有分析技能的专业人士可以掌握大数据的海洋，并成为组织的重要资产，从而促进业务和职业发展。