想学数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于想学数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍想学数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师好不好学？
2. 医学生想学数据分析怎么办？
3. 如何入门数据分析师行业，前景如何？
4. 想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难？
5. 业余时间学数据分析，如何快速上手？

数据分析师好不好学？

好学，零基础就可以入门，因为都从Excel开始讲。也不好学，如果要做高级数据分析师，后面要学R语言和python，肯定是有一定难度的。网上可以找些***看看体验一下，像达内、大讲台这些机构，也都有免费的试听课程。

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国***和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和***，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

医学生想学数据分析怎么办？

在读医学生，也是可以学习数据分析的。当然，得结合自己就读学校情况及学校专业安排情况，慎重选择:

(一)所谓数据分析，也就是目前很热门的大数据科学与技术。医学美院校也是安排有这个专业的，当然，医学类院校的大数据专业是与医学行业相关的。如果你就读的学校安排有此类专业，并且你有足够的兴趣，可以考虑选择学习这个专业。

(二)对已在校就读医学类专业的在校生来说，选择学习数据分析专业有两个途径:一是考虑转专业，转专业得符合所在学校转专业的有关政策规定，并且当年数据分析类专业有接受转专业名额安排，能成功转专业的空间和希望不大。二是选择双学位学习，也就是说，在学习原来的医学专业的同时，把数据分析专业当作自己争取的第二学位，开展双学位学习。当然，双学位学习压力会比较大，时间安排讲究合理，但能取得双学位，对自己的毕业就业和将来的发展，肯定是十分有利的。

(三)总之，无论是考虑转专业或者是选择双学位学习，都得结合自己就读学校的政策规定和自己的具体情况、能力兴趣等因素，慎重考虑，做出最适合自己并且对自己今后发展有利的抉择。

谢谢邀请！

大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。

首先，医学领域是大数据率先实现落地应用的领域之一，而且未来大数据在医学领域的应用会越来越普遍，所以医学生学习数据分析是很有必要的，不仅能为自己的科研活动提供帮助，同时对于提升自身的工作效率和工作能力都有直接的帮助。实际上，在大数据概念被提出之前，数据分析在医学领域的应用已经比较普遍了，早在2002年的时候，我参与了一个HIS项目，就专门开发过针对于诊疗方案的数据分析软件。

对于医学生来说，如果要学习数据分析，可以按照以下几个方面来制定学习***：

第一：掌握基本的数据分析知识。学习数据分析，首先要掌握数据分析的整体技术结构，同时要学习数据分析的基础知识。在当前的大数据时代，数据分析的基础知识涉及到数学、统计学和计算机三大部分知识。对于初学者来说，可以先从统计学基础知识开始学习，然后进一步学习一下编程语言，比如Python语言。

第二：掌握常见的数据分析方式和工具。当前在大数据领域，进行数据分析的方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式，不同的分析方式有不同的步骤，同时也需要***用不同的分析工具。以机器学习为例，数据分析的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程中，数据收集和整理是基础，算法设计是核心。

第三：结合自身的专业领域。数据分析一定要结合具体的应用场景，所以医学生在学习数据分析的过程中，一定要结合自身的专业领域。目前医学领域的数据分析项目也比较多，可以参考的学习案例也比较丰富。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

谢邀

先介绍下：本人目前就是从事数据分析相关的工作，工科，非数据相关专业。

首先：数据分析，顾名思义，有数据才能分析。学校里利用数据进行科学研究，做学术；社会工作中利用数据分析指导公司运营，发现问题，提出有效的针对性策略，一切为公司利益做***。

其次：数据分析在学校中，只要接触到实验、调研和做报告，基本都会接触到数据处理和数据分析，关键是看个人有没有这方面意识，好的数据分析能力，不仅能提高科学学习工作中的效率，还能得到老师同学的欣赏。

再次：在学校中掌握扎实的数据处理和数据分析能力，不仅能在未来的职业中发挥自身的社会价值，还能找到比较满意的工作，实际工作还需要有的就是对业务的熟悉程度，这点可以在工作中积累。在现实工作中，不管是什么岗位(运营、技术、产品和市场等岗位)，或多或少都要有数据分析的能力。未来，数据分析不仅是一个职位，还是一种能力，数据分析会成为职场人必备的技能之一。

最后：题主是医学生，学习数据分析没有问题，在学校是多接触这方面的知识，和相关老师多聊聊，医学数据方向在未来是比较好的研究方向，积累医学相关知识还要不断提高数据分析能力；平时可以上网学习学习，网上资料有不少，相信会学习到不少知识，另外如果想深造，可以考虑相关方向的研究生继续学习，不断提高专业知识，才能通过数据分析研究的更深。

题尾：祝题主能有所收获，数据路漫漫，贵在坚持！加油！

最后

如何入门数据分析师行业，前景如何？

现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：

1、自学 ：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。

2、网课：看网课学习，和自己差不多，比较好点的就是有老师讲解知识点，但是学习的话还是要靠自觉。

3、培训学习：这种的话，就是比较系统，大家一起学习学习环境和氛围也比较好，还有专门的老师管理。但是培训学习的话，找培训学学校非常重要，主要看教学方式，学习环境氛围，就业，等等。

优就业这一块很不错的，小班面授，学习之后还推荐就业，可以了解一下。

你好，个人觉得这是一个有未来发展的职业，在互联网金融公司都会有，本人也是做运营管理数据增长，我们团队也有数据分析师，工资还高。

国家层面也在大力发展大数据，数据分析师是做数据的商业价值，让数据变成生产力，

传统行业的运营管理中也会用到数据分析，

更别说互联网行业了，90%的管理决策和市场营销决策都是通过数据分析确定的。

支持你！

想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难？

数据分析是个很专业的行业，从业人员由低至高，分别为：数据分析师、建模分析师以及数据科学家。

要求的知识包括统计学、软件编程、人工智能算法设计等，是个交叉学科。

另外，行业知识也很重要，否则无法获得有价值的分析结果。

所以建议参加专业培训班，个人自学难度较大。

• 绝对你先要确认清楚自己是想做IT还是想做数据分析方面的事情。

• 数据分析并不一定需要IT的所有知识，比如数据分析你需要的是使用一些相关工具软件。

• 数据分析入门不会太难，市面上也有许多足以让你入门的教程资料。但数据分析的职业进阶(需要更多编程知识)往往是数据挖掘，这个的门槛就比较高。

现在也可以说是“一技在手，天下任走”的社会，选择一项就业好、发展空间大的专业技术学习才是最重要的。学IT技术可以说是现在中学生的最佳选择，IT行业的飞速发展，使得软件人才出现了青黄不接的情况。

学习大数据和数据分析并不是很难，前提是要花时间去学习，现在网络上的教程很多，可以去看看***教程。学习***教程虽然比较慢，但是容易理解，方便掌握知识。如果学习大数据，建议先学习python，数据库，数据结构，hadoop等教程。如果学习人工智能方面的知识，python和人工智能算法就需要掌握，人工智能算法现在最流行的是卷积神经网络，这个需要有较强离散数学方面的知识，最基本的有线性代数，概率论，随机过程等等。这些课程都可以在B站找到，如果想要学习的话可以去研究研究。

业余时间学数据分析，如何快速上手？

数据分析师的成长分为两个阶段：

一、技能学习阶段

理论学习：在某宝，某东，某当网都有很多数据分析相关的书籍，以及CSDN,简书，网易云课堂等都是学习资料获取的来源，在学习的过程中还可以在论坛上写文章，笔记等。利用碎片化的时间可以看一些文章，比如微信公众号：机器学习算法与python学习、python数据之道、python开发者、程序人生深度学习世界等。

实践：单纯地看书不写代码就是耍流氓！我们只单纯地看书，不根据书上提到的算法知识亲自动手敲过一遍是很难理解其中的奥妙的。在写代码前要考虑的一个问题是我们要使用什么软件？python？R？从目前的流行程度来看，选择python的人比较多。那是选择Anaconda3还是pycharm呢，那得看个人的喜好了，从我的经验来看，使用Anaconda3比较方便，因为我们还要经常导包。

二、项目实践

空有一身本领，毫无施展之地，那是很悲哀的事情。那么问题来了，我们去哪里找数据来做练习呢？1.微信公众号：机器学习算法与python学习 2.网站UCI 3.和鲸 4.kaggle

后面两个不仅可以提供练习用的数据，还可以参加其中的一些竞赛，拿到第一名的话会得到很丰厚的报酬。

在数据分析这条路上，要短时间内有很大的突破是很难的，毕竟要学习的东西太多，不仅是理论知识，还有编程。最重要的是坚持，坚持，再坚持！

业余时间要学数据分析并快速上手，就要从我们身边熟悉的做起，其实数据分析说起来神秘高深，其实我们日常都在进行数据分析，例如我们的日常消费，你所从事的工作中表格的编制等等，都离不开数据的分析，只是分析的程度不同而已。

数据分析工作包括数据的录入、清洗整理、分析方法和工具的使用等主要几个步骤。

我们日常消费如果你有记账的习惯，每天每一笔所花钱款的记录就是在做数据的录入工作，就是在为数据分析做准备，我们在单位编制Excel电子表格也是在录入数据。

有了数据，我们就会自然关注数据的有效性，就是数据分析中对数据进行清洗整理，就像我们日常要炒一盘青椒土豆丝，就必须对买回来的土豆和青椒进行清洗和初加工一样，对录入的数据这个原材料一样也要进行清洗和整理，达到我们所需要的分析标准。如剔除一些输错的数据、对一些归类不明或错误的数据进行重新归类，对归类字段不足或多余的进行添加或删减等，已达到对原材料进行进一步加工的条件才行。

最后，掌握一些简单的求和、求平均、求百分比等计算，就可以进行简单的数据分析，如日均消费、月均消费、年均消费，本月比上月消费是增长还是减少，增长多少，减少多少等等。

另外我们可以从数据分析日常专有工具Excel学习入手，通过对这一工具的使用，就可以快速了解和熟悉数据分析的全貌，并达到一定的初步分析结果，为单位工作或个人生活等各方面都有精进的作用，同时也为数据分析打下扎实的基础。

只有围绕自身的生活和工作的学习，不仅容易理解，而且还不影响现有的工作和生活，同时还对现有的生活和工作具有提升的作用，也就是学以致用，将所学所用先用于自身实践，这也能增强学习的信心，同时学习的效果也会非常地明显，自然提高的速度也会很快，就更别谈上手啦！

到此，以上就是小编对于想学数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于想学数据分析的5点解答对大家有用。