大數(shù)據(jù)要學什么？入門大數(shù)據(jù)需要哪些技能？

時至今日，無論你是來自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、通信行業(yè)，還是金融行業(yè)、服務(wù)業(yè)或是零售業(yè)，相信都不會對大數(shù)據(jù)感到陌生。

數(shù)據(jù)顯示，32.5%的公司正在搭建大數(shù)據(jù)平臺， 32.5%的公司已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境實踐大數(shù)據(jù)，并有成功的用例/產(chǎn)品；24.5%的公司已經(jīng)做了足夠的了解，開發(fā)準備就緒；基本不了解的用戶只占13.5%。

 

傳統(tǒng)觀念下，大數(shù)據(jù)往往是大型互聯(lián)網(wǎng)公司的玩物。然而，通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)在那些對大數(shù)據(jù)平臺有需求的公司中，研發(fā)團隊規(guī)模遠沒有我們想象的大，29.11%的研發(fā)團隊僅有1-10人，次居第二的10-50人的規(guī)模占到了25.77%,兩種規(guī)模的研發(fā)團隊就超過了一半?？梢?，當下大數(shù)據(jù)的需求已不止步于大型公司。

那么，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才是否可以滿足企業(yè)日益增加的需求呢？

目前，全國大數(shù)據(jù)人才主要分布在經(jīng)濟發(fā)達的大城市及大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展優(yōu)先的城市，各區(qū)域想要吸引更多的大數(shù)據(jù)人才不僅要制定相關(guān)的政策，同時也要大力發(fā)展與大數(shù)據(jù)相關(guān)的企業(yè)。

大數(shù)據(jù)人才主要分布在移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。其次是金融互聯(lián)網(wǎng)、O2O、企業(yè)服務(wù)、游戲、教育、社交等領(lǐng)域。

從上圖的薪資漲幅對比可以看出，大數(shù)據(jù)人才的不管是平均內(nèi)部漲幅還是平均跳槽薪資漲幅都高于傳統(tǒng)行業(yè)人才的薪資漲幅。

那么，“大數(shù)據(jù)”專業(yè)學什么？又要怎么學呢？

一、大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

1．可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

 

2．數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

 

3．預(yù)測性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

 

4．語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。

 

5．數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

 

二、如何選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具

 

要明白分析什么數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：

 

1．交易數(shù)據(jù)（TRANSACTION DATA）

大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。

 

2．人為數(shù)據(jù)（HUMAN-GENERATED DATA）

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

 

3．移動數(shù)據(jù)（MOBILE DATA）

能夠上網(wǎng)的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)（如搜索產(chǎn)品的記錄事件）到個人信息資料或狀態(tài)報告事件（如地點變更即報告一個新的地理編碼）。

 

4．機器和傳感器數(shù)據(jù)（MACHINE AND SENSOR DATA）

這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點通信，還可以自動向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進行分析。機器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）所產(chǎn)生的主要例子。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預(yù)測性行為（如當傳感器值表示有問題時進行識別），提供規(guī)定的指令（如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備）。

 

三、如何區(qū)分三個大數(shù)據(jù)熱門職業(yè)——數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師

 

隨著大數(shù)據(jù)的愈演愈熱，相關(guān)大數(shù)據(jù)的職業(yè)也成為熱門，給人才發(fā)展帶來帶來了很多機會。數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)行業(yè)最熱門的職位。它們是如何定義的？具體是做什么工作的？需要哪些技能？讓我們一起來看看吧。

 

這3個職業(yè)具體有什么職責

 

數(shù)據(jù)科學家的工作職責：數(shù)據(jù)科學家傾向于用探索數(shù)據(jù)的方式來看待周圍的世界。把大量散亂的數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的可供分析的數(shù)據(jù)，還要找出豐富的數(shù)據(jù)源，整合其他可能不完整的數(shù)據(jù)源，并清理成結(jié)果數(shù)據(jù)集。新的競爭環(huán)境中，挑戰(zhàn)不斷地變化，新數(shù)據(jù)不斷地流入，數(shù)據(jù)科學家需要幫助決策者穿梭于各種分析，從臨時數(shù)據(jù)分析到持續(xù)的數(shù)據(jù)交互分析。當他們有所發(fā)現(xiàn)，便交流他們的發(fā)現(xiàn)，建議新的業(yè)務(wù)方向。他們很有創(chuàng)造力的展示視覺化的信息，也讓找到的模式清晰而有說服力。把蘊含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律建議給Boss，從而影響產(chǎn)品，流程和決策。

 

數(shù)據(jù)工程師的工作職責：分析歷史、預(yù)測未來、優(yōu)化選擇，這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時最重要的三大任務(wù)。通過這三個工作方向，他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。

 

大數(shù)據(jù)工程師一個很重要的工作，就是通過分析數(shù)據(jù)來找出過去事件的特征。通過引入關(guān)鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平臺上，工程師正試圖通過引入氣象數(shù)據(jù)來幫助淘寶賣家做生意。比如今年夏天不熱，很可能某些產(chǎn)品就沒有去年暢銷，除了空調(diào)、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那么我們就會建立氣象數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，找到與之相關(guān)的品類，提前警示賣家周轉(zhuǎn)庫存。

 

根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì)，大數(shù)據(jù)工程師可以通過數(shù)據(jù)分析來達到不同的目的。

 

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術(shù)手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。

 

就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關(guān)鍵。

 

此外，對于新聞出版等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來說，更為關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內(nèi)容消費者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支撐新聞出版機構(gòu)改善客戶服務(wù)的關(guān)鍵職能。

 

大數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能

1．懂業(yè)務(wù)。從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

 

2．懂管理。一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。

 

3．懂分析。指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關(guān)分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應(yīng)分析法、時間序列等。

 

4．懂工具。指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。

 

5．懂設(shè)計。懂設(shè)計是指運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結(jié)果一目了然。圖表的設(shè)計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設(shè)計原則。

 

四、從菜鳥成為數(shù)據(jù)科學家的 9步養(yǎng)成方案

 

首先，各個公司對數(shù)據(jù)科學家的定義各不相同，當前還沒有統(tǒng)一的定義。但在一般情況下，一個數(shù)據(jù)科學家結(jié)合了軟件工程師與統(tǒng)計學家的技能，并且在他或者她希望工作的領(lǐng)域投入了大量行業(yè)知識。

 

大約90%的數(shù)據(jù)科學家至少有大學教育經(jīng)歷，甚至到博士以及獲得博士學位，當然，他們獲得的學位的領(lǐng)域非常廣泛。一些招聘者甚至發(fā)現(xiàn)人文專業(yè)的人們有所需的創(chuàng)造力，他們能教別人一些關(guān)鍵技能。

 

因此，排除一個數(shù)據(jù)科學的學位計劃(世界各地的著名大學雨后春筍般的出現(xiàn)著)，你需要采取什么措施，成為一個數(shù)據(jù)科學家?

 

復(fù)習你的數(shù)學和統(tǒng)計技能。一個好的數(shù)據(jù)科學家必須能夠理解數(shù)據(jù)告訴你的內(nèi)容，做到這一點，你必須有扎實的基本線性代數(shù)，對算法和統(tǒng)計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數(shù)學，但這是一個好的開始場合。

 

了解機器學習的概念。機器學習是下一個新興詞，卻和大數(shù)據(jù)有著千絲萬縷的聯(lián)系。機器學習使用人工智能算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值，并且無需顯式編程。

 

學習代碼。數(shù)據(jù)科學家必須知道如何調(diào)整代碼，以便告訴計算機如何分析數(shù)據(jù)。從一個開放源碼的語言如python那里開始吧。

 

了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池及分布式存儲。數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池或整個分布式網(wǎng)絡(luò)中。以及如何建設(shè)這些數(shù)據(jù)的存儲庫取決于你如何訪問、使用、并分析這些數(shù)據(jù)。如果當你建設(shè)你的數(shù)據(jù)存儲時沒有整體架構(gòu)或者超前規(guī)劃，那后續(xù)對你的影響將十分深遠。

 

學習數(shù)據(jù)修改和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)。數(shù)據(jù)修改是將原始數(shù)據(jù)到另一種更容易訪問和分析的格式。數(shù)據(jù)清理有助于消除重復(fù)和“壞”數(shù)據(jù)。兩者都是數(shù)據(jù)科學家工具箱中的必備工具。

 

了解良好的數(shù)據(jù)可視化和報告的基本知識。你不必成為一個平面設(shè)計師，但你確實需要深諳如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)報告，便于外行的人比如你的經(jīng)理或CEO可以理解。

 

添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是時候擴大你的數(shù)據(jù)科學工具箱了，包括Hadoop、R語言和Spark。這些工具的使用經(jīng)驗和知識將讓你處于大量數(shù)據(jù)科學求職者之上。

 

練習。在你在新的領(lǐng)域有一個工作之前，你如何練習成為數(shù)據(jù)科學家?使用開源代碼開發(fā)一個你喜歡的項目、參加比賽、成為網(wǎng)絡(luò)工作數(shù)據(jù)科學家、參加訓(xùn)練營、志愿者或?qū)嵙暽Ｗ詈玫臄?shù)據(jù)科學家在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)碛薪?jīng)驗和直覺，能夠展示自己的作品，以成為應(yīng)聘者。

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