如何在投资时间掌握正确的数据分析技能？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-06
并且经常在错误的技能上投入时间会分散您的注意力
无法达到终目标，在近的一次网络研讨会中，数据科学界的问题这些问题涉及您将精力集中在哪里以及如何在2021年被聘为数据科学家，如何开始并获得经验？当您刚从大学毕业后，您可能会感到自己几乎没有工作经验或没有工作经验，这是经典的鸡肉和鸡蛋问题，我需要一份工作来获得经验，但是我没有获得这份工作的经验，在这种情况下，不要仅仅依赖您参加的课程以及作为这些课程的一部分而完成的项目。”
即使您无法获得实习机会
使用公共数据进行自我激励的项目也是通过探索数据并回答自己的问题而步入大门并表现出自然好奇心的绝佳方法，而且非营利组织和小型企业可以使用志愿者来解决他们的数据问题，要确保对能量充满热情，要有足够的背景知识，并要理解这个主题，这有助于使过程既有趣又充实。
您需要什么样的动手经验？
从根本上讲您需要某种类型的统计和机器学习经验，这是一个非常广阔的领域，但是您应该熟悉一些核心技术和方法，包括分类，回归，聚类，降维，文本分析，时间序列以及基本的统计和概率函数，确实不缺免费资源来学习方法以及如何应用您的数据科学知识，实际上这是每月计划，数据科学家将带您通过几种标准技术，涵盖从神经网络到时间序列再到分类编码的所有内容。
简历中需要具备哪些技术技能？
Python是显而易见的事情，R仍然是的，但是Python是开始的地方，虽然常用的编程语言仍然是SQL，那里没有什么新鲜事物，但是数据语言是非常重要的，要知道这是相当简单和可扩展的，对于大数据，除了语言之外，您还需要至少一门大学水平的统计学课程和机器学习在线课程。
如何找到工作？
如果您只是申请工作委员会，可能会觉得您正在把简历丢进一个黑洞，利用您的网络并找到一种方法，以通过您的网络或团队当前正在从事的项目来连接对您有吸引力的工作，招聘会和聚会也有助于建立联系，了解主数据的关键方面，我们在描述不同的数据模型模式时简要介绍了关系，我们将扩展该主题，关系定义了主数据中不同元素之间如何相互连接，这些联系中的一些包括具有属性的关系（从顾客到性别），一些代表层次结构（产品线的产品，经理的下属），还有一些是域之间的连接（产品的供应商）。
企业在启动其主数据管理程序时通常会忽略域间或多域关系
也许是因为程序的执行方式，因为大多数公司都是从较小的业务领域开始试点项目，所以多领域方面直到他们开始尝试并扩展到试点范围之后才会出现，除了多域之外，您还应该了解关系的哪些方面？ 好吧这取决于您域中实体之间的关系有多复杂，域中实体之间的互连级别会提高复杂性。
考虑以下问题：
您是针对企业还是终用户？
您的客户彼此之间的“联网”或互连程度有多高？
这些客户层次结构重要吗？
与参考数据的关系如何？
参考数据经常被忽略
但是它本身就是主数据，应该具有自己的生命周期，治理和管理，通常实施团队会通过在查找表中创建信息的本地副本来“支持”参考数据。随着时间的推移，并且在没有策略的情况下，本地版本开始彼此不同，这可能会导致一些非常实际的问题，为了解决此问题，平台必须具有定义跨域关系的能力，这一点很重要，引用（而不是复制）来自不同域的数据意味着可以分别管理每个域。
您将如何可视化关系和层次结构？
无法达到终目标，在近的一次网络研讨会中，数据科学界的问题这些问题涉及您将精力集中在哪里以及如何在2021年被聘为数据科学家，如何开始并获得经验？当您刚从大学毕业后，您可能会感到自己几乎没有工作经验或没有工作经验，这是经典的鸡肉和鸡蛋问题，我需要一份工作来获得经验，但是我没有获得这份工作的经验，在这种情况下，不要仅仅依赖您参加的课程以及作为这些课程的一部分而完成的项目。”
即使您无法获得实习机会
使用公共数据进行自我激励的项目也是通过探索数据并回答自己的问题而步入大门并表现出自然好奇心的绝佳方法，而且非营利组织和小型企业可以使用志愿者来解决他们的数据问题，要确保对能量充满热情，要有足够的背景知识，并要理解这个主题，这有助于使过程既有趣又充实。
您需要什么样的动手经验？
从根本上讲您需要某种类型的统计和机器学习经验，这是一个非常广阔的领域，但是您应该熟悉一些核心技术和方法，包括分类，回归，聚类，降维，文本分析，时间序列以及基本的统计和概率函数，确实不缺免费资源来学习方法以及如何应用您的数据科学知识，实际上这是每月计划，数据科学家将带您通过几种标准技术，涵盖从神经网络到时间序列再到分类编码的所有内容。
简历中需要具备哪些技术技能？
Python是显而易见的事情，R仍然是的，但是Python是开始的地方，虽然常用的编程语言仍然是SQL，那里没有什么新鲜事物，但是数据语言是非常重要的，要知道这是相当简单和可扩展的，对于大数据，除了语言之外，您还需要至少一门大学水平的统计学课程和机器学习在线课程。
如何找到工作？
如果您只是申请工作委员会，可能会觉得您正在把简历丢进一个黑洞，利用您的网络并找到一种方法，以通过您的网络或团队当前正在从事的项目来连接对您有吸引力的工作，招聘会和聚会也有助于建立联系，了解主数据的关键方面，我们在描述不同的数据模型模式时简要介绍了关系，我们将扩展该主题，关系定义了主数据中不同元素之间如何相互连接，这些联系中的一些包括具有属性的关系（从顾客到性别），一些代表层次结构（产品线的产品，经理的下属），还有一些是域之间的连接（产品的供应商）。
企业在启动其主数据管理程序时通常会忽略域间或多域关系
也许是因为程序的执行方式，因为大多数公司都是从较小的业务领域开始试点项目，所以多领域方面直到他们开始尝试并扩展到试点范围之后才会出现，除了多域之外，您还应该了解关系的哪些方面？ 好吧这取决于您域中实体之间的关系有多复杂，域中实体之间的互连级别会提高复杂性。
考虑以下问题：
您是针对企业还是终用户？
您的客户彼此之间的“联网”或互连程度有多高？
这些客户层次结构重要吗？
与参考数据的关系如何？
参考数据经常被忽略
但是它本身就是主数据，应该具有自己的生命周期，治理和管理，通常实施团队会通过在查找表中创建信息的本地副本来“支持”参考数据。随着时间的推移，并且在没有策略的情况下，本地版本开始彼此不同，这可能会导致一些非常实际的问题，为了解决此问题，平台必须具有定义跨域关系的能力，这一点很重要，引用（而不是复制）来自不同域的数据意味着可以分别管理每个域。
您将如何可视化关系和层次结构？
域内和域间关系的常见用法是创建层次结构，对于业务用户而言，能够创建和可视化层次结构是一个很好的工具，它可以帮助企业了解数据，从而更好地采用和项目成功，因此请确保层次结构管理所需的工作少，考虑主数据的不同业务用户，风险，法律，销售和市场营销都可能希望访问客户的数据，但是这些不同的用户可能不会以相同的方式使用信息，业务用户的上下文可能会推动创建对层次结构的适应的需求。
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