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              發(fā)布時間:2020-07-30 16:39  

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              讓我談?wù)劥髷?shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的未來。

              從2月1日到2月18日(今天),共18天,我已經(jīng)咨詢了近100家大數(shù)據(jù)公司的產(chǎn)品后臺,并討論了十幾位方位的數(shù)據(jù)從業(yè)人員和企業(yè)家。和投資者一起,認真聽取他們的分析,探索經(jīng)驗并交流未來的方向。這條路被分析了。

              順便說一句,本文將在多個平臺上分發(fā)。因為每個平臺的格式不同,所以我不做字體強調(diào)等操作,但是在文本中它是平滑的,沒有更詳細的分段,請嘗試使人們一次閱讀所有內(nèi)容。

              關(guān)于寫作風格,一些專業(yè)從業(yè)者可能不喜歡。我建議你不要低頭。我的風格太夸張了。用翔實的數(shù)據(jù)和圖表證明這種事情是經(jīng)濟學家的工作。這不是我們的事。我們要做的是,我們需要更多地了解演變過程,而不是規(guī)則下的現(xiàn)狀。

              為了做得好,工人必須首先提高他們的工具。當然,在調(diào)查過程中,我也悄悄磨練了自己的刀,悄悄建立了一支無限的團隊。對于我自己的團隊,我仍然充滿信心,如果您有創(chuàng)業(yè)的夢想并且對大數(shù)據(jù)行業(yè)非常感興趣,我希望我的個人經(jīng)驗和見解能為您提供一些指導(dǎo)。

              此外,我還拜訪了二三線城市的一些中小企業(yè)所有者。他們中的一些剛接觸互聯(lián)網(wǎng),并認為電子商務(wù)是一件好事。實體有多壞?有人與我討論了如何進行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,并巧妙地彎腰搶了微信紅包。




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              首先,選擇正確的行業(yè)和正確的方法技術(shù)工具

              首先,您需要分析現(xiàn)有的招聘職位。通過對招聘職位的分析,發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及生活服務(wù),健康等行業(yè)的需求更加迫切。您需要做的是根據(jù)當前的市場需求確定所需的行業(yè),然后開始做準備。 365DataScience層的技術(shù)工具從linkedIn上的1001位數(shù)據(jù)科學家那里收集信息,發(fā)現(xiàn)當前要求最嚴格的編程語言是Python,R和SQL。此外,還需要具備MATLAB,Java,Scala和C/C的知識。為了脫穎而出,您需要精通Weka和NumPy等工具。確定您感興趣的行業(yè),需要掌握的工具,然后您就已經(jīng)成功地將自己的步驟——的目標打開到了數(shù)據(jù)分析行業(yè)。

              數(shù)據(jù)分析簡介-職業(yè)生涯規(guī)劃始于我的數(shù)據(jù)分析職業(yè)生涯規(guī)劃的四個方面。

              首先,選擇

              我是湖南財經(jīng)大學金融專業(yè)的學生,畢業(yè)已有17年。我曾在證券和銀行業(yè)工作,都是客戶經(jīng)理。

              經(jīng)濟的飛速發(fā)展,學歷的貶值,工作的競爭壓力和發(fā)展前景都使我起步。當然,工作是我的主要原因。

              打開招聘網(wǎng)站,選擇理想的職位-財務(wù),薪水過萬元,幾頁的銷售就無法完成。并不是說銷售不好,而是我知道我的角色無法出售,所以我更傾向于在技術(shù)層面上工作。不禁陷入沉思中……財務(wù)=銷售?不,我不相信。重新選擇理想的職位-財務(wù),期望薪水為4k-8k,最后,我看到一個數(shù)據(jù)分析職位,在詳細了解了工作職責和工作要求之后,瘋狂地開始收集相關(guān)信息,數(shù)據(jù)的重要性和趨勢我越來越感到這對我來說是一個不錯的發(fā)展選擇。

              二,確定

              數(shù)據(jù)分析師是子行業(yè),每個行業(yè)的需求是不同的。因為我不想放棄我的專業(yè)并且對相關(guān)業(yè)務(wù)有一定的了解,所以我仍然想在金融行業(yè)中耕作,并且互聯(lián)網(wǎng)是一種趨勢,因此我選擇了互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)分析。

              這是我從智聯(lián)招聘收集的工作信息。從以上工作要求中,您可以知道興趣是第1位,并且您應(yīng)該熟悉SQL語言和數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識,至少了解一種工具,并且精通PPT等辦公軟件。此外,您應(yīng)該熟悉金融和銀行知識。

              數(shù)據(jù)科學是一個研究領(lǐng)域,涉及通過使用各種科學方法,算法和過程從大量數(shù)據(jù)中提取見解。它可以幫助您從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式。

              數(shù)據(jù)科學一詞的出現(xiàn)是由于數(shù)學統(tǒng)計,數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

              數(shù)據(jù)科學是一個跨學科領(lǐng)域,可讓您從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識。數(shù)據(jù)科學使您能夠?qū)I(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為研究項目,然后將其轉(zhuǎn)化為實際的解決方案。

              為什么是數(shù)據(jù)科學?在這里,使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)的主要優(yōu)點:

              數(shù)據(jù)是當今世界的精髓。借助正確的工具,技術(shù),算法,我們可以使用數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為獨特的業(yè)務(wù)優(yōu)勢。 DataScience可使用機器學習算法幫助您檢測欺詐。它可以幫助您防止任何重大的金錢損失,使您無法在機器上建立智能。進行情感分析以衡量客戶品牌忠誠度的能力。它使您能夠做出更好,更快的決策,幫助您向合適的客戶推薦合適的產(chǎn)品,以改善您的業(yè)務(wù)。


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