Formación de analistas de datos, ¿quién es apto para aprender a analizar datos?

La popularidad y los altos salarios de la industria del análisis de datos han hecho que muchos estudiantes universitarios o personas que han encontrado obstáculos en sus carreras estén deseosos de aprender a analizar datos y entrar en las filas del análisis de datos. Sin embargo, hay un problema muy confuso: la carrera que eliges o estudias parece no tener nada que ver con el análisis de datos. ¿Es difícil elegir un analista de datos en este momento? Me preocupa que mi especialización no pueda seguir el ritmo del progreso del aprendizaje del análisis de datos y también me preocupa que mi capacidad cumpla con los requisitos de las habilidades de análisis de datos.

En serio. Aunque la industria del análisis de datos tiene una cadena natural de desdén profesional (existen diferencias reales en la capacidad de pensamiento lógico, la aceptación de lenguajes de programación y la base de la estadística matemática en las artes y las ciencias liberales), esta también es una razón importante por la que el Partido A confía en la ciencia. e ingeniería más, porque las escuelas con especialización en ciencias sociales o artes rara vez formulan planes de formación curricular de los estudiantes estrictamente de acuerdo con la lógica matemática), lo que no significa que los estudiantes de artes liberales no tengan oportunidades, porque antes de la universidad, nunca hemos estado formalmente expuestos a la programación o las estadísticas, y los estudiantes universitarios tienen más probabilidades de hacerlo. Por lo tanto, los amigos, los intereses y las decisiones en las carreras de artes liberales también son factores importantes. No puedes negarte a ti mismo basándose únicamente en tu experiencia profesional objetiva.

Por supuesto, las personas que se especializan en ciencias e ingeniería, como matemáticas y matemáticas aplicadas, estadística, informática y tecnología, tienen ventajas objetivas sobre los estudiantes de artes liberales, pero la capacidad es mayor que la especialidad, y el interés aumentará. determina hasta dónde llegas. Después de todo, el análisis de datos no es como la programación, que requiere escribir código todos los días y aprender muchos lenguajes de programación. El análisis de datos presta más atención a su operación real y a sus capacidades comerciales. Aprender el software actual es muy fácil y conveniente. Lo que realmente hay que mejorar es nuestra capacidad de pensamiento lógico, nuestra perspicacia y nuestras buenas habilidades de comunicación y expresión. Todos estos están relacionados con sus propios esfuerzos, en lugar de simplemente depender de su experiencia en ciencias e ingeniería. Por el contrario, estas habilidades son más propensas a los estudiantes de artes liberales. Después de todo, la curiosidad y la creatividad también son indispensables para una persona.