数据分析专业怎么样?

在国外大数据分析师怎么样的?

要挖掘大数据的价值必然要对大数据进行内容上的分析与计算,

学习和知识计算是大数据分析的基础,

而可视化既是数据分析份关键

技术也是数据分析结果呈现的关键技术,以下是对它们的简单介绍。

利用层次化的架构学习出对象在不同层次上的表达,

达可以帮助解决更加抽象的问题,

过低层的概念来定义的,

深度学习通常使用人工神经网络,

有多个隐层的多层感知机

就是典型的深度架构。深度学习的起

得人们开始尝试训练深层次的神经网络。然而,

网络的时候表现不够好,

以至于深层感知机的效果还不如浅层感知机。

于是很多人放弃使用神经网络,

转而使用凸的更容易得到全局最优解

前大部分的机器学习技术都使用浅层架构。

用无监督的逐层贪婪的预训练

减轻了深度模型优化困难的问题,从而掀起深度学习的浪潮。

图像以及自然语言理解等应用领域取得一

今天是什么日子?推迟了一个月的高考终于来了,作为一个已经考完N年的人,说句实话,我比你们还激动!

因为我知道,它来的太不容易了。

说到高考,就不得不提那个别人口中的江苏卷,作文题的每个字我都认识,但是连起来就看不懂了,只能感叹:还好毕业的早...

每年一到高考,热搜就都会变成和高考相关的东西,这次也不例外:走错考场,忘带准考证...依然在发生。

考完之后可别忘了对自己的未来做个规划,学理科还是文科?这是个世纪难题。

“女生没有男生擅长数理化,别看小时候都是女生成绩好,等男生开始用功了,就能很轻易超越女生。”我相信这句话很多人都听过,这也是老一辈的思想,其实真的不是这样。

先看看专业选择的万能图谱吧:

我们通过搜索,找到了某年一个较发达城市的高考数据,当然这可以用python,也可以用专业的数据采集平台,具体过程这里就不赘述,主要是想通过数据来分析以下几点:

  • 男女的高考成绩到底谁好谁弱?总体情况如何?
  • 女生真的就只适合文科吗,和男生比数学成绩怎么样?
  • 有哪些适合女生读的专业?

分析的结果有了,那通过什么工具来分析呢?一个城市的考生数据有15万,用Excel的话,查询和计算数据都会有明显的下降,甚至还会出现卡死崩溃的情况,而且Excel的图表太落后,做做简单的分析还好,已经满足不了对于图表的要求了。

因此,就需要使用专业的数据分析工具,比如BI工具,大数据时代的来临,只有它,能够既满足业务人员海量实时数据分析,也能满足决策层对于业务的分析指导。

就拿FineBI来说吧,做数据分析的人,你或许有过加班熬夜用Excel做数据透视表,各种写公式,各种VBA代码的“无奈”操作,但有了它,你的这些无奈都会烟消云散。

总的来说,无论是对刚入门数据分析的新人,收集数据做业务分析的,专业的做数据可视化的,还是数据分析师,都是绝佳的好工具。

那如何以好看的样子呈现出来呢?这就是我要说的了,FineBI的数据可视化可谓一流,无论是图表的多样性,还是整体的视觉效果,这才是管理者想看见的。

接下来就要用FineBI对上面列出的需求点进行数据分析,往下看!

无论文科还是理科,女生平均高考成绩都比男生高出一截,这似乎与我们的想象有着巨大的差距,不是说男生适合学理科吗?怎么从数据来看不是这样?

而且根据研究显示,女生的高中毕业率始终高于男生。而且,女生比男生有更高比例进入大学,比例在不断扩大。

所以,有些观念真的得改一改了。

可以看见,主学科的数据对比,女生的成绩是占优势的。

都说一个人适不适合学理科,从事理科类的工作,都看数学,那么该城市过去几年,男女数学的平均分是怎么样的呢?

信息化时代,计算机相关专业大受欢迎,技术开发者现在年薪百万的也很多了;李世石输给了阿尔法狗后,人工智能专业就火了,在当前数据时代的背景下,数据类专业也应该会受欢迎。

别以为女生就只能放弃数据类专业去读文科,这是完全错误的想法。

数据类的专业包括很多:数学分析、概率论与数理统计、Python、数据库原理与应用、Hadoop大数据开发技术、数据挖掘、大数据应用、云计算、数据分析、数据结构等。

数据时代并不是淘汰传统行业,而是逼着传统行业的数字化转型。所以,不能因为数字时代而放弃传统行业,传统行业的重塑主要依靠这些行业的新人,而不是“数据专业”的人

最后一点,现在业内的数据大家都不是数据专业的,而是来自各行各业。

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