数据分析师所需课程概览

数据分析师学习的课程大致分为三类：计算机科学、统计学和领域专业知识。初学者应掌握基础工具和业务知识，职业发展可深入算法等相关技术。

计算机科学课程内容包括：计算机科学与编程入门（使用Python），涵盖计算机软件和硬件系统工程、算法简介、人工智能等。计算机系统工程课程涉及控制复杂性技术、网络、并行活动的原子性和协调性、恢复和可靠性、隐私、安全性和加密，以及计算机系统对社会的影响。算法简介课程介绍解决计算问题的常见算法和数据结构。人工智能课程介绍知识表示、问题解决方法和学习方法。

数理统计课程包括：应用数学，概率与统计简介（使用R编程），线性代数（使用R编程或其他数学工具），统计/机器学习（使用R编程），高级机器学习（使用Python编程）。这些课程涵盖了概率和统计基础、数据集分析和机器学习算法。

领域专长课程应基于个人兴趣或工作领域选择，如Web开发、移动应用程序开发、数据分析、营销分析、供应链、财务、制造等。课程核心主题包括数据收集和清理、数据可视化和报告、数据分析应用程序1/2、高级数据计算。

数据分析类岗位就业形势

数据分析岗位需求随着企业数字化转型而激增，不同公司需求各异。

互联网公司岗位需求：用户洞察、数据提取、实时数据分析。工作内容可能包括MySQL数据库数据提取、数据透视表技巧、数据可视化等。需求职位：统计分析员、数据分析师等。

数据平台企业岗位需求：大数据驱动的产品、机器学习。适合有数学、统计学或物理学背景的分析或机器学习专家。需求职位：大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等。

数据驱动的非数据公司岗位需求：数据处理、数据分析、数据可视化。公司寻求通才或填补特定技能空缺，如数据可视化或机器学习。需求职位包括数据分析师等。

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文章来源：天狐定制

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