전통적인 통계학자가 될 수 없는 이유는 간단합니다.
데이터 통계 분석을 하는 사람은 종종 한 명뿐이고, 팀을 구성하지 않으면 교류와 진보가 거의 없다.
데이터에 대한 통계 분석이 필요한 회사는 데이터 분석과 관련된 직무 수준과 관리 수준이 적어 이 직무에서 발전하기 어렵다.
데이터의 통계 분석은 회사를 위해 돈을 버는 일이 아니라, 얻기 어려운 성취감을 가지고 있으며, 특히 지도자가 간과하고 있다.
대부분의 회사들은 큰 데이터 클라우드 컴퓨팅 회사가 아니며, 회사도 높지 않고 대우도 좋지 않다.
전통적인 통계 전문가는 할 수 없지만 빅 데이터 분석가가 될 수 있는 능력을 축적하여 IT 업계에 진출할 수 있습니다.
기존 직무에 데이터 분석 능력을 축적하고, 업무 능력을 향상시키고, 전문가가 되기 위해 노력한다.
현직에서 컴퓨터, 수학 과학, 비즈니스 모델 최적화, 데이터 아키텍처 설계, 운영 데이터 등에 대한 지식을 배우고 하이테크 회사에 입사하기로 결정했습니다.
자격을 갖춘 빅 데이터 분석가는 다음과 같은 기술을 갖추어야 합니다.
통계 분석: 대수의 법칙, 샘플링 추측 법칙, 총합 검사, 회귀 분석, 분산 분석 등.
시각 보조 도구: 엑셀, PPT, 마인드맵, Visio；
대형 데이터 처리 프레임워크: 하닷, 카푸카, 스톰, 엘크, 스파크;
데이터베이스: SQLite, MySQL, MongoDB, Redis, Cassandra, HBase；;
데이터 웨어하우스/비즈니스 인텔리전스: SSIS 데이터 웨어하우스, SSAS SSRS, dw;
데이터 마이닝 도구: Matlab, SAS, SPSS；;
인공 지능: 기계 학습 관련 지식;
마이닝 알고리즘: 데이터 구조, 일관성, 일반적으로 사용되는 알고리즘;
프로그래밍 언어: 파이썬, r, 루비, 자바;
결론적으로, 전통적인 통계학자들에게 통계 분석 작업은 장기적인 일이 아니다. 하지만 이 일은 좋은 시작과 발판이 될 수 있다.
우정 알림: 빅 데이터 분석은 실제로 한 산업에 걸쳐 있으며 업계 지식을 다시 배워야 합니다. 난이도는 분명 있을 것이다. 너는 신념이 있어야 하고, 견지해야 한다.