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薪資普遍在6-8k,工作難度和強度都不大。有扎實的機器學習、數據科學基礎,熟悉自然語言處理。薪資一般在40-60k。要有一定的產品經驗、懂得業(yè)務痛點。通過數據分析和建模,提出相應的營銷科學方案。薪資一般在40-60k。
門檻較低,學起來較簡單,同時人才缺口大薪資普遍較高。但很多人卻不清楚學習數據分析的完整路徑與正規(guī)途徑。索然網上數據分析相關的學習資料非常多,但缺乏系統(tǒng)性又沒有項目實戰(zhàn),沒有老師時時給你解答問題,很多同學都是不得已從入門到放棄!
女生相對來說比較細心耐心,也耐得住性子。而且女生比較容易和他人進行溝通,本身就適合做數據分析的工作。而數據分析這樣的工作,正需要類似的特質,所以說個人認為女生做數據分析還是非常合適的。如果對數學和理科感興趣就更好了。
可以給自己定個數據分析的項目,或者去網上搜集一些案例,自己試著操作,不要太在乎結果,最主要的是練習,積累操作經驗。這樣做*好處在于,敲鍵盤分外熟練了,如果遇到整真正的項目最起碼知道從哪里著手。*是能夠找一份數據分析師的實習,給自己增加經驗。
提升個人能力。有了產品可以將數據展示出來,還需要有分析能力。首先,要了解模型背后的邏輯,不能單純地在模型中看,而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息形成一個整體系統(tǒng),這樣才能夠做好細節(jié)。另外與數據打交道,細心和耐心也是必不可少的。
在公司是一個很重要的職位,他會與許多*溝通接洽,為多個項目產品的決策提供支撐,是一個一對多的角色,所以數據分析師加班是難免的,但在現(xiàn)在這個社會,幾乎沒有不加班的工作,所以也沒什么好抱怨的,要想獲得成功就要付出比別人更多倍的努力。
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