数据分析计算机技术,数据分析计算机技术就业前景

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析计算机技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析计算机技术的解答，让我们一起看看吧。我是经济学专业大二学生，未来想...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析计算机技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析计算机技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
2. 想做数据分析工作，大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？
3. 以后想从事数据分析、大数据，研究生选择什么专业好？需要补哪些课程？

我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(python)方面，应该怎么学？

总算碰到一个比较不错的问题了！

数据分析学习路线

一 当然是Python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下

二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib

建议使用工具：pycharm

三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解

四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习

双修统计或应用数学类专业，或辅修计算机大数据方向课程。

经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。

热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。

第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。

第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。

第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。

学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。

题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？

学历！背景！

金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。

金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。

清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。

金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。

题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。

好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。

想做数据分析工作，大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？

当前有不少计算机专业的同学会从事数据分析岗位，相比于传统的开发岗位来说，数据分析岗位有三个优势，其一是岗位附加值相对比较高，其二是职业生命周期预期相对比较长，其三是行业覆盖面比较广，选择空间比较大。

对于计算机专业的同学来说，如果要从事数据分析岗位，一定要做好发展规划，除了要重视技术积累之外，更重要的是要注重行业知识的积累，毕竟数据分析与行业场景的关系非常紧密。

从产业互联网发展的大趋势来看，未来数据分析岗位的发展前景还是非常广阔的，一方面数据分析是大数据进行数据价值化的主要方式之一，另一方面在数字孪生等新兴技术领域，数据分析岗位同样有非常重要的地位。

数据分析岗位早期对于计算机专业的同学并不算太友好，计算机专业的同学在竞争数据分析岗位时，往往也要面对数学、统计学、金融学等专业同学给予的竞争压力，但是近几年数据分析岗位对于计算机专业的同学正在变得友好。

之所以数据分析岗位对于计算机专业同学逐渐变得友好，原因主要有三个方面，其一是数据分析方式的变革，其二是数据分析技术平台的变革，其三是产业互[_a***_]的推动。

从技术发展的大趋势来看，未来计算机大类专业的同学，要想在数据分析领域走得更远，一定要充分发挥自己的专业特点，要懂得借助数据分析平台的力量，同时要重视机器学习和深度学习相关知识的运用。

相对于统计学的数据分析方式来说，机器学习的数据分析方式是相对“暴力”的，但是机器学习的数据分析方式往往更适合以物联网数据为主的“低价值数据密度”时代。

我目前就在给计算机专业研一的同学上数据分析这门课，这门课也是目前我仅保留的两门授课任务之一，还有一门课是机器学习，实际上这两门课程之间也有比较紧密的联系。

以后想从事数据分析、大数据，研究生选择什么专业好？需要补哪些课程？

作为一名大数据方向的研究生教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前很多研究生同学会选择主攻数据分析相关方向，未来也希望从事数据分析相关岗位，一方面数据分析岗位的岗位附加值比较高，另一方面数据分析岗位的职业生命周期也相对比较长。随着大数据技术开始广泛落地应用，未来产业领域会逐渐释放出大量的数据分析岗位，而且岗位附加值依然有进一步提升的空间。

数据分析岗位对于从业者的要求还是比较高的，目前很多专业的研究生都可以从事数据分析岗位，除了计算机专业之外，数学、统计学、经济学和金融学相关专业的研究生也可以从事数据分析岗位，所以近些年来数据分析岗位的竞争还是比较激烈的。

目前对于硕士研究生来说，要想具备更强的就业竞争力，应该从三个方面做出准备，其一是构建扎实的理论知识基础，掌握统计学和机器学习这两种最基本的数据分析方式，其二是重视行业应用场景知识的学习，这对于提升就业竞争力有非常直接的帮助，其三是具备一定的创新能力，能够为数据打开新的价值空间，这一点对于竞争大厂的岗位有较大的影响。

硕士研究生的整体学习时间比较短，尤其是专硕，真正能够用来学习和积累的时间也就一年左右，要想在这一年里有较快的进步，从而拿到大厂的实习岗位，应该重视两件事，其一是重视算法知识的积累，其二是重视编程能力的提升，这两点往往也是大厂面试所关注的重点内容。

在读研的过程中，要充分利用学校已有的科研***，重视与导师的交流，这是能否尽快做出成果的关键。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

到此，以上就是小编对于数据分析计算机技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析计算机技术的3点解答对大家有用。