
近日,全国抗击新冠肺炎疫情先进事迹报告会在广东举行,钟南山院士参会并发言,他表示九个月抗疫洗礼,各种“逆行者”深入人心,那些热衷追星、渴望“钱多事少离家近”的年轻人,开始思索处世之道,懂得了报效祖国的意义。
确实,疫情让年轻人感受到了医生的价值,促使今年高考后,广东省报考医学学生比例大幅度增加,环比之前增加了3700多人。
钟南山还提出了值得深思的灵魂拷问:学医的能赚很多钱吗?随后,他给出了答案:不能,但年轻人如此的表现,体现了做人应有的态度。
突如其来的疫情改变了很多人的生活,刷新了很多人的观念,越来越多年轻人选择大学专业时,不再以挣钱为首,而是以祖国需要、大众需求为先!
这种大环境下,像医学专业一样因疫情而走红的高考报考专业,还有大数据相关专业。
无论是6月北京突发的疫情,还是9月底青岛突发的疫情,相关部门都是利用大数据技术精准锁定疫情源头,并迅速找出接触人员进行核酸检测,阻断了疫情蔓延的步伐。
化身为稳控全局的利器,大数据收获了年轻人的青睐。不过,部分家长或老师对大数据存在误解,认为报考该专业需极佳电脑基础,其实不然。
大数据分析是研究大量且多样化数据,从中找隐藏规律并进行决策和预测的过程。早期多用于内部,特别是收集、组织和分析大量数据的机构。
如今,大数据分析工具越来越多,在各行各业逐渐普遍化,许多企业通过大数据分析,总能快人一步做出更明智的商业决策。
同时,2020高校应届生专业就业竞争力30强排行榜中数据科学与大数据技术首次入围,以就业竞争力指数190.4的成绩位列第三。
可见,未来其大数据相关专业的就业竞争力十分强大,是高考生值得选择的专业之一。然而,大数据分析并非编程,对计算机要求没那么高,小编列举些大数据分析需具备的知识和能力,仅供大家参考!
基础知识
大数据分析是在数学知识的基石上,引入了统计学,基础知识包含数学、线性代数等,这些是决定数据分析职业发展的高度。
初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
分析工具
最容易入门的数据分析工具是Excel,所以其函数、数据透视表和公式须熟练。另外,会一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门是极好滴。和数据打交道必然会接触数据库,所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。
最后,可学些主流工具,如Python或R语言,有些行业会用到SAS或其他工具,可依据行业选择。
业务知识
脱离业务的纯数据分析没任何意义,优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据,对数据进行分析才更得心应手。
沟通交流
数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通,做报告后也需进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。
学习能力
无论是数据分析,还是其他岗位,都需拥有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
——小编结语
随着科技日新月异,大数据技术必将更成熟,给人类带来了更多便利。从大数据分析所需具备的能力和基础来看,无论你是学生,还是职场人士,都能通过学习和实践,掌握大数据工具来进行分析,学以致用。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02