课程下载——人人都能学的数据分析（16周完整版+源码+PDF课件）

数据分析领域的相关工作，往往需要事先对RDBMS(关系数据库管理系统，Relational Database Management System)和操作数据结构模式(Structure Schema)的SQL、以及查询开发等方面有所了解。同时，您也需要具备使用R或Python语言，进行统计编程的相关知识。此外，机器学习(Machine Learning，ML)、人工智能(Artificial Intelligence，AI)、自定义算法的开发、以及围绕着信息收集与存储的数据管理知识，也会让您达到事半功倍的效果。简而言之，您需要拥有IT、计算机科学、数学、以及统计学的相关应用知识与技能。

数据分析

数据分析师往往主要聚焦于分析、可视化、以及挖掘那些特定于业务的数据。其角色职能包括：

清理、处理、验证、以及例证(exemplify)数据的完整性

对大型数据集进行探索性数据分析

实施ETL(抽取extract、转换transform、加载load)管道，并进行数据挖掘

使用逻辑回归、KNN(K最邻近，K-NearestNeighbor分类算法)、随机森林、以及决策树，进行统计分析

在编写自动化代码的同时，构建和管理机器学习(ML)库

使用ML工具和算法获得新的数据洞见

识别数据模型，进而做出明智的、以数据为支持的预测