（1）項目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預處理的。
（2）你應用過哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對簡歷上的算法或者模型，你看過源碼或者模型中細節(jié)你知道多少，還是僅僅調用API用用而已
(3）項目中，你遇到過的最大的困難時什么，怎么解決的，從中學到什么。
（4）項目中hadoop搜索引擎你是怎么設計的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構，盡量說。
一、異常值是指什么？請列舉1種識別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數(shù)理統(tǒng)計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識別的統(tǒng)計檢測，它假定數(shù)據(jù)集來自正態(tài)分布的總體。
未知總體標準差σ，在五種檢驗法中，優(yōu)劣次序為：t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評：考察的內容是統(tǒng)計學基礎功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統(tǒng)計分析技術。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計學定義的距離進行度量。
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應對象進行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環(huán)（2）、（3）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止（標準測量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點：本算法確定的K 個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時，效果較好。對于處理大數(shù)據(jù)集，這個算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評：考察的內容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應用場景、使用過程、以及優(yōu)缺點。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結構如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數(shù)據(jù)））
URL（訪問的頁面地址，字符型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結構和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點評：SQL語句，簡單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個答案其實是不對的，實現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產(chǎn)品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數(shù)據(jù)中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃，你會怎么做？
表如下：一組每天某網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a) 從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來看，該產(chǎn)品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b) 針對該問題背后的兩方面原因，我的運營改進計劃也分兩方面：一是，針對消費者周末沒有購買欲望的心理，進行引導提醒消費者周末就應該準備好該產(chǎn)品；二是，通過該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購買力。
點評：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進計劃，用于提升客戶的周消費次數(shù)，需要你來制定一個事前試驗方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a) 試驗需要為決策提供什么樣的信息？
c) 按照上述目的，請寫出你的數(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標項，以及你選擇的統(tǒng)計方法。
a) 試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數(shù)。
b) 根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數(shù)，改進計劃后周消費次數(shù)；
選用統(tǒng)計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進行改進前和后的周消費次數(shù)的，兩獨立樣本T-檢驗（two-sample t-test）。
點評：業(yè)務理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競爭力。
以上就是關于阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求的相關介紹，更多阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求相關內容可以咨詢我們或者瀏覽頁面上的推薦內容。我們將讓你對阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求有更深的了解和認識。
以下是一些數(shù)據(jù)倉庫面試題：
1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？
2. 數(shù)據(jù)倉庫的作用是什么？
3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？
4. 數(shù)據(jù)倉庫的架構是什么？
5. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的建模？
6. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的 ETL 流程？
7. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化？
8. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的備份和恢復？
9. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的安全管理？
10. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的監(jiān)控和優(yōu)化？
以上是一些常見的數(shù)據(jù)倉庫面試題，你可以根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識進行回答。
數(shù)據(jù)分析師的主體是以采集和整理數(shù)據(jù)為主
這兩個概念并沒有什么差異
現(xiàn)在我們國家是沒有注冊項目數(shù)據(jù)分析師的，因為只有勞動和社會保障部才有資格頒發(fā)職業(yè)資格證書。
現(xiàn)在市面上有兩種所謂的項目數(shù)據(jù)分析師證書：
一個是中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會頒發(fā)《項目數(shù)據(jù)分析師證書》，一個是工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā)《項目數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技術證書》
一、專業(yè)要求不同
商業(yè)分析師：
專業(yè)偏向經(jīng)濟、金融、工商管理、數(shù)學、統(tǒng)計（整體更傾向商科）
數(shù)據(jù)分析師：
專業(yè)偏向數(shù)學、統(tǒng)計、計算機（整體更傾向理科）
二、工作內容不同
商業(yè)分析師：
1、負責某個獨立項目的信息收集、分析，提出有針對性的方案和建議；
2、就具體業(yè)務專題，構建商業(yè)分析框架，進行全維度的商業(yè)分析（如競對信息、行業(yè)市場、上下游關系），完成分析報告面向CXO進行匯報；
3、依據(jù)國家有關方針、政策、法令，運用科學方法，及時對公司提出切實可行的戰(zhàn)略改善方案。
（以上包括但不限于）
數(shù)據(jù)分析師：
1、負責日常數(shù)據(jù)分析及監(jiān)控，針對異常情況協(xié)調資源進行跟蹤和深入分析；
2、為各類業(yè)務部門（產(chǎn)品、運營、市場、廣告）提供數(shù)據(jù)支撐；
3. 探究用戶行為習慣特征，優(yōu)化公司產(chǎn)品收益。驅動業(yè)務增長；
（以上包括但不限于）
三、掌握技能的不同
商業(yè)分析師：
一般來說，商業(yè)分析師都需要有一定的MBA背景，對市場、上下游、商業(yè)有強烈的洞察力，具備系統(tǒng)的資料收集、市場研究、整理能力，及良好的文字處理能力，具備較強的邏輯思維能力，敏銳的觀察能力和獨立分析能力。很多商業(yè)分析師是需要獨立完成一份行業(yè)分析報告，站在整個行業(yè)的角度，去看待本公司、所有競品公司、上下游的各種關系與優(yōu)劣勢。
需要懂得各類的策略模型與方法論：如SCP、RFM、波士頓矩陣、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
數(shù)據(jù)分析師：
數(shù)據(jù)分析師更偏向針對某個公司產(chǎn)品，進行分析建模，驅動增長。
需要有較強的落地能力，與各業(yè)務部門的配合的溝通能力。
需要懂得統(tǒng)計學相關知識，尋找大數(shù)據(jù)中隱藏的用戶行為規(guī)律，掌握基本統(tǒng)計模型及統(tǒng)計學知識：回歸分析、聚類分析、時間序列、多元統(tǒng)計，貝葉斯等，如果在互聯(lián)網(wǎng)研究產(chǎn)品的話需要了解：漏斗分析、產(chǎn)品轉化等
以上掌握的模型，商業(yè)分析師和數(shù)據(jù)分析師都會交叉使用，只是側重點較為不同。
總結：
a.商業(yè)分析師站的高度會比數(shù)據(jù)分析師高，因為處于戰(zhàn)略模塊，放眼的是全行業(yè)、上下游。而數(shù)據(jù)分析師更偏向落地能力，具體幫助業(yè)務某個產(chǎn)品得到增長；
b.商業(yè)分析師的匯報對象的都是CEO，CFO、各種O。而數(shù)據(jù)分析師的匯報對象的是業(yè)務部門和數(shù)據(jù)部門的領導；
c.企業(yè)中對戰(zhàn)略部門的商業(yè)分析師的學歷背景要求會比較高，需要有一定的咨詢行業(yè)或MBA背景或強大的邏輯思維與業(yè)務拆解能力。
企業(yè)中對業(yè)務部門的數(shù)據(jù)分析師的掌握工具技能、數(shù)據(jù)處理能力要求比較高；
d.商業(yè)分析師不僅僅只是對數(shù)據(jù)進行分析，還需要做信息類的分析，如市場研究、國家政策、行業(yè)形勢等；而數(shù)據(jù)分析師更偏向針對某一產(chǎn)品的分析，業(yè)務落地性比較強；
當然這兩者邊界現(xiàn)在也越來越模糊，很多數(shù)據(jù)分析師也需要有一定的高度去看待問題，而商業(yè)分析師也慢慢需要一定的編程能力。
e.最后講到大家最想了解的薪資問題，一般來說商業(yè)分析師毋庸置疑會比數(shù)據(jù)分析師起薪高，商業(yè)分析師薪資對標的就是咨詢行業(yè)的分析師或者咨詢顧問，大家都知道咨詢行業(yè)的起薪都比較高的。
當然數(shù)據(jù)分析師驅動業(yè)務增長，可獲得獎金就會比較多，只要業(yè)務產(chǎn)生增長，加薪也會比較快。
兩者來說都有很好的方向，我較為客觀地講述這兩者的差異。
區(qū)別在于:
(1)專業(yè)偏向不同。
商業(yè)分析師：專業(yè)偏向經(jīng)濟、金融、工商管理、數(shù)學、統(tǒng)計（整體更傾向商科）。
數(shù)據(jù)分析師：專業(yè)偏向數(shù)學、統(tǒng)計、計算機（整體更傾向理科）。
(2)工作內容不同。
數(shù)據(jù)分析師日常工作內容：1. 根據(jù)時間維度產(chǎn)出數(shù)據(jù)報告2. 監(jiān)控數(shù)據(jù)趨勢3. 為業(yè)務提供數(shù)據(jù)支持4. 撰寫專題性報告。
商業(yè)分析師日常工作內容：1. 商業(yè)決策2. 業(yè)務優(yōu)化3. 戰(zhàn)略調整4. 撰寫商業(yè)分析報告。
這位同學就業(yè)意識很超前，非常的好，提早準備對未來求職來說好處多多。分析師這個詞是個大類，各行各業(yè)都有分析師，尤其是金融行業(yè)。當然，對于分析師的工作，你也可以提前先預熱一下，花3天的時間體驗一下數(shù)據(jù)分析工作可能會碰見的實際場景、工作內容。
如果你找不到相關資源，也可以利用知乎官方的訓練營，他們邀請了前IBM的技術大牛做直播，分享了很多案例和學習資源，也有學習群和訓練營，只需一毛錢就可以加入。
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數(shù)據(jù)分析師與金融分析師，都差不多，職業(yè)的名字影響不大，關鍵是看你想干什么。
我覺得事情做得好了做得精了，并且一直堅持下去做，通常都很有發(fā)展前景，這個不用擔心。我從以下幾個方面入手分析一下金融分析師工作是否有前景這個問題
金融金融，說是金融，但實際上都是與實體相聯(lián)系的地方
比如說做投資對吧，錢是自己的，如何投那是要合計合計的，沒有大量的調研和數(shù)據(jù)分析，你敢投嗎？肯定不敢啊
歸攏起來，我覺得需要分析師的地方實體和金融行業(yè)都需要，金融行業(yè)還可以細分一級投研分析師和二級行研分析師
上市公司船很大，不做計劃肯定不行，你不能說邊走邊摸索，那你領導者都這樣，下面員工咋辦，幾千號人都跟著你一起摸索？最后就會變成百花齊開啥事都別想干好
所以，分析師這個職業(yè)屬于，只要是你做的好能力強，既有自己的想法，也能處理好眾多數(shù)據(jù)，并且還能跟別人很好的表達出來，這就是非常優(yōu)秀的分析師了
分析師的作用我們分析完了，那么接下來就說啥行業(yè)需要分析師呢
比如說實體企業(yè)中，上市公司那是一定需要分析師的，他們需要分析師去分析行業(yè)、分析自己公司盈利情況，分析自己家公司哪里做的好，如何學習別人家好的地方取長補短，給自己家公司做商業(yè)計劃通常，有個專業(yè)的學名【董秘】做的就是這么一個看似打雜，但分析屬性極強的工作
你說他是金融分析師吧，那也對，因為董秘你想上崗，你跟讓上市公司愿意推你，然后你去深交所學習+考試去，考完試你才能持證上崗。甚至部分上市公司還需要你有證從、基從這種資格證
所以，他肯定算金融分析師
從金融行業(yè)來講，大家耳熟能詳?shù)木褪嵌壭醒蟹治鰩煟@肯定是金融分析師
他們雖說分析的是二級市場，但是更多的是做金融上的各種調研、算數(shù)、匯總
比如說賣方指的是券商研究所，他們會分宏觀分析師和各賽道分析師。宏觀分析師很好理解，就根據(jù)政策啊、宏觀經(jīng)濟啊，看看接下來什么資金導向。各賽道呢？就屬于書接上回，好好的根據(jù)宏微觀的內容，去講講這個賽道未來上市公司們的發(fā)展。
舉個例子，比如說醫(yī)藥賽道是個超級大的賽道，醫(yī)藥下面還分中醫(yī)、消費、器械、創(chuàng)新藥、疫苗……當然，不同機構分的都不太一樣，整體是這么個分類。我這一年說醫(yī)藥賽道好，這不是整個大賽道好，根據(jù)一些政策及宏觀經(jīng)濟市場分析，那是一個醫(yī)藥大賽道下面的某一個細分好
這就是個很有意思的事情了
就相當于，這行業(yè)吧，只要是有上市公司存在，只要是實體經(jīng)濟屹立不倒，券商研究所的分析師們就永遠都給有工作
當然，除了二級市場的分析師，一級也需要啊。比如說累死人的咨詢公司，四大會計師事務所，PEVC機構，F(xiàn)A機構，這些都需要金融分析師。他們都是根據(jù)經(jīng)濟大環(huán)境去進行有針對性的分析。為啥我不細講了，講不完。我國上市公司才不過5k來家，二級市場的分析師從賣方到買方，人數(shù)就很多了，細分賽道也很多了。那，沒上市的公司更多了……光講分類我都講不完
總結來講就是，需要金融分析師的地方，數(shù)不勝數(shù)
說完需要這個工作的行業(yè)了，那么我們就聊聊他們的工作內容
可能大家看到的分析師的工作屬于，特別高大上，西裝革領，成天拿著蘋果電腦，鼠標動一動，就能讓一家企業(yè)破產(chǎn)……
嗯，電視劇大家就看看就好，真實情況真不是這樣的，你就算是當老板，那也不是這樣的
我們分兩塊來分析可能會更直觀
比如說，大家知道咨詢公司，成天寫宏觀賽道報告那種
就差不多上面那種，當然，還有券商研究所的報告，就大家平時講的研報
股民老罵的那個，我找找，內容如下
整體來講，什么是賣方的報告，就是有人買他們服務啊
比如說咨詢公司調研什么，完去取決于他們的買方想要什么，像上面那個ChatGPT，大家都很關心這個話題，咨詢公司合計合計，發(fā)現(xiàn)，這事有的做，于是就需要有人大量的去調研、對比，上市的沒上市的，國內的國外的公司，大家都要去做去了解，進行大量的數(shù)據(jù)分析，從而寫出研報來
很多人就問了，那成天就坐辦公室，百度就好了啊
事實上并非如此
比如說上面我還截屏了一個醫(yī)療器械的
你會發(fā)現(xiàn)很多咨詢公司的人，可能還會趴在醫(yī)院，去一個科室一個科室問，你們科室有什么器械，器械都是哪個廠家產(chǎn)的，用起來有啥感受，優(yōu)缺點都有哪些
這，才叫做調研，這是個聲勢非常浩大的工程，所以咨詢公司針對定制咨詢的時候，往往收費是可觀的。包括你們在網(wǎng)上看到賣某某行業(yè)2023年藍皮書，那么一本紙質書都要幾百甚至上千，那是因為他們耗費的人力、物力、財力真的是不可估量的，更麻煩的地方在于，時效性。就是調研加匯總寫東西，他們需要在1-2個月以內完成
上市公司的調研就還好，他們的董秘有公示解答的義務，所以券商研究所往往工作不會像咨詢公司那么的辛苦（當然，也沒好哪去，他們一個月一般要出一個深度報，一個禮拜要出三個點評報，以前我也有寫過，大家可以扒一扒我以前的內容）總結來講就是，賣方分析師根據(jù)買方或整個市場需求，每天要調研、分析、寫研報、路演，增加自己的知名度
收入往往和你的名氣相掛鉤，應屆生剛入行，年收入可能并不高，年薪大約20w-30w左右，但是如果你做了3年，踏踏實實的做研究寫研報這種，可能收入就能100w起步了。
還有一類分析師屬于，我要對自己的企業(yè)和資金負責型，不對外闡述自己的分析觀點，也不參合別人的觀點，低調，不打名氣。我們可以統(tǒng)稱為買方分析師
這種分析師一般是沒有研報的，有的話，那也是自己機構的機密，不會外宣，在這里就無圖無真相了很多應屆生小孩就很希望做買方分析師，因為錢多壓力小，這點我不贊同，承受的壓力其實不太一樣
比如說，做賣方分析師，一般你是為了自己打名氣，讓別人認可他，從而增加自己的收入。但是買方分析師是為了自己的上市公司或者為了自己的基金去負責，也就是說，自己的研究成果要讓自己機構能夠賺錢，如果分析有問題，決策出現(xiàn)錯誤，那么就會影響自己這方的錢。
想象一下，基金經(jīng)理手持1個億，就因為自己的一個決策，蒸發(fā)了其中的30%，你的心理壓力多么的大。
所以買方分析師通常喜歡要往屆生，當然，有些上市公司會招應屆生，比如說大名鼎鼎的大廠戰(zhàn)投崗，這些也是金融分析師。
收入往往與你的決策掛鉤，應屆生如果你是清北復交這種，其實剛入行30w上下，如果你去的是公私募，那可能年入10w上下。但是一旦你開始跟你方資金掛鉤，那么年終獎就會與你掌管的資金成正相關，如基金經(jīng)理掌管1個億，年終獎可能是1個億的1個點……
綜合來講，我個人覺得金融分析師未來會非常好，當然，好這個詞很寬泛，我們要去說好在哪
從找工作的角度講，什么工作算上等工作？那肯定是能讓你提升自己的工作
分析師成天都在分析整個行業(yè)，整個金融環(huán)境，整個市場，那么你對于這些勢必會比一般人了解
如果你是二級分析師，成天打交道的人也是各個上市公司董監(jiān)高和各類大資金掌管著，那你也會贏在起跑線
所以，從你的個人提升和資金收入以及人脈圈子，那就是贏了80%的應屆生
如果你再打出了名氣，那豈不是資本市場和實體經(jīng)濟，隨便選的存在？
更甚至，很多人積累了資金和人脈，然后選個自己喜歡的領域去創(chuàng)業(yè)
你本身就是分析師出身，你的成功率也是比一般人高很多的
前途無量啊
從你現(xiàn)在的處境分析，首先，考大學的時候考學校一定要好，而且你要讀研讀博。當然，研究生并不是最主要的，好學校才是
能考清北，那肯定沒問題，如果清北太難，選個985院校就很好。如果985很難考，那就選QS top100的國外院校讀
想做分析師，并且不希望自己的路太窄的話，最好選工科，盡量不要選文科
畢竟，金融與實體是息息相關的，密不可分的
再者，你可以提升自己能力，當然這些都是潛規(guī)則
比如說你現(xiàn)在去看那些金融分析師招人標準，什么希望精通Python啊，精通Excel啊這些，這里說的Excel不是你去打打字，而是你要會用他做運算
比如說大家也可以看看這個課程，我看體系非常的全，對你未來的分析師之路很有幫助
不會也沒啥問題，只是一種潛規(guī)則，提升自己能力的，無法量化做出要求
未來呢，你要是想入行，讀大學開始吧，一方面要很好的完成學業(yè)，另一方面也要多實習，這樣自己畢業(yè)就能成為一名優(yōu)秀的分析師了，這樣是不是很好~
加油吧寶寶，你是最棒的，相信你一定能走上自己想走的路的。
做好下列階段方法
第一階段：Python編程語言核心基礎?？焖僬莆找婚T數(shù)據(jù)科學的有力工具。
第二階段：Python數(shù)據(jù)分析基本工具。通過介紹NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具備數(shù)據(jù)分析的專業(yè)范兒。
第三階段：Python語言描述的數(shù)學基礎。概率統(tǒng)計、線性代數(shù)、時間序列分析、隨機過程是構建數(shù)據(jù)科學的基石，這里獨樹一幟，通過python語言描述這些數(shù)學，快速讓數(shù)學知識為我所用，融會貫通。
第四階段：機器學習典型算法專題。這一部分利用前面介紹的基礎知識，對機器學習的常用核心算法進行抽絲剝繭、條分縷析、各個擊破。
第五階段：實戰(zhàn)環(huán)節(jié)深度應用。在這一部分利用已有的知識進行實戰(zhàn)化的數(shù)據(jù)分析，例如：對基金投資策略、城市房屋租賃等熱門數(shù)據(jù)展開圍獵。
含金量高。
數(shù)據(jù)分析師證書依照從業(yè)認證，從2003年設立開始，既不設立任何級別。學員只有通過嚴苛的考核并合格后，才能拿到行業(yè)協(xié)會頒發(fā)的數(shù)據(jù)分析師證書，取得從業(yè)資質。堅持cdpa數(shù)據(jù)分析師不區(qū)分等級，正是協(xié)會嚴格尊重國際慣例、遵守從業(yè)規(guī)范的結果。
