Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Data analyst должен знать:
1. Базовые понятия статистики и математики, такие как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, корреляция, регрессия и т.д.
2. Основные методы анализа данных, такие как кластерный анализ, анализ главных компонент, дискриминантный анализ, регрессионный анализ и другие.
3. Языки программирования, такие как Python, R, SQL, MATLAB и другие.
4. Базовые принципы работы с базами данных и хранения данных.
5. Основы машинного обучения и искусственного интеллекта.
6. Навыки визуализации данных и построения графиков.
7. Опыт работы с различными инструментами и платформами для анализа данных, такими как Excel, Tableau, Power BI и другие.
8. Умение работать с большими объемами данных и их обработка.
9. Понимание бизнес-процессов и целей компании, чтобы анализировать данные с учетом этих факторов.
10. Навыки коммуникации и презентации результатов анализа данных, чтобы эффективно представлять свои выводы и рекомендации руководству компании.