Pero eso no significa que no podamos utilizar algunas formas interesantes de hacer que el proceso de aprendizaje sea eficiente y divertido.
El propósito de este artículo es proporcionar una ruta de aprendizaje eficiente para todos los estudiantes que están aprendiendo análisis de datos, incluso aquellos que aún no han comenzado, para que más personas puedan convertirse en analistas de datos profesionales sin problemas y de manera eficiente.
Antes de aprender una tecnología es necesario saber qué se quiere conseguir, es decir, qué problema se quiere resolver a través de esa tecnología.
Con este objetivo podrás conocer cómo es su sistema de conocimiento para poder alcanzar este objetivo.
Hangzhou Computer Training/cree que sólo teniendo una clara orientación hacia los objetivos y aprendiendo las partes más útiles del conocimiento podemos evitar información no válida y reducir la eficiencia del aprendizaje.
Si quieres ser analista de datos, puedes acceder a la web de contratación para ver cuáles son los requisitos para el puesto correspondiente. En términos generales, tendrá una comprensión preliminar del sistema de conocimiento.
La demanda de habilidades por parte de las empresas se puede resumir de la siguiente manera: operaciones básicas de bases de datos SQL, gestión básica de datos, uso de Excel/SQL para extraer, analizar y mostrar datos básicos, uso de lenguajes de programación para análisis de datos y usar PythonorR para obtener capacidades de datos externos, como rastreo o familiaridad con habilidades básicas de visualización de datos en conjuntos de datos públicos, capacidad para escribir informes de datos, familiaridad con algoritmos de minería de datos de uso común: análisis de regresión, árboles de decisión, métodos de clasificación y agrupación. seguido del proceso de análisis de datos. Generalmente, un proyecto de análisis de datos se puede implementar de acuerdo con los pasos de "recopilación de datos - almacenamiento y extracción de datos - preprocesamiento de datos - modelado y análisis de datos - visualización de datos".
Según este proceso, los puntos de conocimiento subdivididos que deben dominarse en cada parte son los siguientes: Lo que es una ruta de aprendizaje eficiente es el proceso de análisis de datos.
Siga esta secuencia paso a paso y sabrá qué debe completarse en cada parte, qué conocimientos debe aprender y qué conocimientos no son necesarios temporalmente.
Cada vez que aprenda una parte, podrá obtener resultados reales. Con comentarios positivos, estará dispuesto a dedicar más tiempo a ella.
Con el objetivo de resolver problemas, la eficiencia, naturalmente, no será baja.