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零基础数据分析师,小白如何快速入行?

数据分析师是做什么的?

数据分析师的工作就是收集和处理数据,然后分析这些数据来找出有用的信息。他们的目的是帮助公司理解事物是如何运作的,预测将来可能发生的情况,以及决定怎样的行动计划对公司最有利。数据分析师的日常任务包括使用电脑软件来处理大量数据,查找数据中的趋势和模式,以及制作报告和图表来向其他人展示他们的发现。简单来说,他们通过分析数据来帮助公司做出更好的决策。

从零基础学习数据分析师要学习哪些东西?

  1. 统计学和数学基础:理解数据集的基本特征,如均值、中位数、方差等,并能够应用这些概念进行基础的数据分析。
  2. 编程技能:学会使用至少一种数据分析常用的编程语言,通常是Python或R。这包括了解如何编写代码来处理数据、分析数据以及生成结果。
  3. 数据处理:掌握如何清洗和整理数据,包括处理缺失数据、去除重复数据、数据类型转换等。
  4. 数据可视化:能够使用图表和图形将数据分析结果呈现出来,使得非技术背景的人也能理解。
  5. 数据库知识:学习如何使用数据库,尤其是SQL,进行数据的提取、查询和管理。
  6. 分析方法:了解不同的数据分析方法和技术,包括描述性分析、探索性数据分析等。
  7. 学习特定工具:掌握数据分析相关的软件和工具,如Excel高级功能、Tableau等。

数据分析师在加拿大收入怎么样?

根据Glassdoor的数据,数据分析师的平均年薪为$67,725,额外现金补偿平均为$4,590​​。PayScale报告称,2024年数据分析师的平均年薪为C$61,569,基本工资范围从C$46k到C$83k​​。Indeed提供的数据显示,数据分析师的平均年薪为$76,258​​。Talent.com的数据表明,数据分析师的平均年薪为$91,948,入门级职位的年薪起薪为$65,663,而经验丰富的工作者年薪可达$140,267​

有哪些适合零基础数据分析的工具?

  1. Python:Python是一种编程语言,因其强大的库支持(如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Seaborn)在数据分析和数据科学中非常受欢迎。这些库可以帮助进行数据处理、统计分析、数据可视化等。
  2. R:R是另一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言。它拥有强大的包库,支持各种统计技术和图形设计。
  3. SQL:SQL(结构化查询语言)是用于管理和查询关系数据库的标准语言。掌握SQL对于从数据库中提取、更新、插入和删除数据至关重要。
  4. Excel:Excel是一种电子表格程序,对于进行初步数据分析、数据清理和数据可视化非常有用。它的高级功能,如透视表、公式和宏,也使得它成为数据分析中的一个强大工具。
  5. Tableau:Tableau是一种数据可视化工具,非常适合将数据转换成易于理解的图表和报告。它支持与多种数据源连接,并且用户友好。
  6. Power BI:Power BI是微软提供的一套商业分析工具,用于分析数据并共享洞察力。它允许用户通过简单的拖放操作来创建报告和仪表板。
  7. SAS:SAS(Statistical Analysis System)是一种软件套件,用于统计分析、数据管理以及数据可视化。它在某些行业,如医药行业和金融服务行业中特别受欢迎。
  8. SPSS:SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种用于复杂数据分析的软件。它提供广泛的统计测试、模型和分析功能,特别适合社会科学研究。
  9. Google Analytics:对于那些专注于网站数据分析的数据分析师来说,Google Analytics是一个基础工具,它帮助分析网站流量和用户行为。
零基础数据分析师 1

课程:《数据大神带你飞:十万年薪不是梦》

帮助零基础小白直面就业。无论是刚毕业的学生,还是没有经验的新移民,本课程都将助你斩获Offer,梦想成真。

课程介绍

介绍课程导师刘杰(Jay Liu),一位拥有22年行业经验和15年教学经验的金牌数据名师。刘杰老师不仅有着丰富的工作经验,还有庞大的雇主关系网及成功指导学员进入北美各大公司和政府部门的经历。

课程定位与面向人群

课程旨在将零基础学员培养成为数据工程师,面向应届毕业生、0经验新移民、跨行跳槽者以及想要提升技能的在职数据从业人员。

模块一:数据分析基础

  • 数据分析概述
  • 数据类型与数据收集方法
  • Excel与Google Sheets基础操作
  • 基本的数据清洗技巧
  • 数据可视化工具入门:Tableau和Power BI

模块二:进阶数据分析与编程

  • Python编程基础
  • 使用Pandas进行数据处理
  • R语言入门
  • SQL基础:数据库管理与查询
  • 统计学基础与应用

模块三:数据工程师技能提升

  • 数据仓库理论与实践
  • ETL过程详解(提取、转换、加载)
  • 大数据技术入门:Hadoop与Spark
  • 数据建模与数据治理

模块四:BI工程师转型之路

  • BI工具深度使用:高级Tableau和Power BI技巧
  • 数据报告与仪表盘设计
  • 数据分析在不同行业的应用
  • 未来数据分析趋势与技术

实习与就业指导

  • 独家数据实习基地介绍
  • 匹配Co-op工作,参与100%真实项目
  • 强大的雇主资源:覆盖50+不同行业的内推机会
  • 简历与面试工作坊:从简历优化到面试技巧

课程收获

  • 完成项目展示
  • 颁发课程结业证书
  • 提供工作证明

课程特色

  • 由业内顶尖专家刘杰亲授,结合理论与实践,全方位提升数据分析能力。
  • 实践导向,通过参与真实项目锻炼实际操作能力。
  • 强大的就业支持,包括内推机会、简历和面试辅导,助你顺利入职。

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