前几天,我跟朋友一起吃饭,他从之前的金融转行编程,花了半年时间自学数据 分析,然后找到一份数据分析师的职业,算是
转行成功
。
到现在已经有一年多的时间,他不但没有表现丝毫职业危机,反而跟我大谈职业规划,说了说 关于数据分析的应用以及职业前景 。
数据分析可以从 业务方向和技术方向 来区分。
业务方向更多是偏向于运营 ,业务方向的数据分析师是技术最大的岗位,我的朋友一开始也是从这个岗位开始自己的数据之路。业务方向的核心技能是 Excel,统计学与概率轮,简单的SQL查询,当然会编程(如 Python 等)是加分项,能生成一些自动化报表等。毕竟工作重点是服务于产品,用户。
我现在的朋友是想往技术方向上发展,他以及也是意识到瓶颈。数据分析是需要输血以及统计学基础,而 我则是把数据分析作为一项技能,是为了“偷懒”( 提高工作效率 )才进行学习。
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数据分析是需要数据,这个是前提,但如果没有一套 合理的数据指标体系 ,纵然你有再多的数据,分析起来根本无从下手
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场景工具:大厂数据分析工作流程解析
流程处理:用Python分析Excel处理不了的数据
学习成果:Python可视化常用工具箱
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3月25日 20:00&量化交易入门和进阶:
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场景工具:利用pandas工具分解KDJ指标构成
流程处理: 交易数据爬取,业务场景分析建模和可视化
分析结果:用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯
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