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楼主:享成

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jl162401

金靴族

发表于 2016-7-22 16:02 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 13:40
对于希望走技术路线的，为少走弯路，我建议的几个核心技术，这三个技术你玩转了，在技术这块，澳洲年薪10万 ...

留一个白条这里，这个我要加分

写的非常好

jl162401

金靴族

发表于 2016-7-22 16:05 |显示全部楼层

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不需要PHD做数据分析，做模型的话，需要有类似统计知识，你可以恶补一下。

建议学:

R, SAS， Python，Java and Scala

假设你SQL已经不错了

cnnworld

铜靴族

发表于 2016-7-22 16:05 |显示全部楼层

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free 发表于 2016-7-22 14:45
大师，我做编程10年以上，精通sql,vba和excel, 曾经用python做过一个公司内部网，现在也想转，可是怎么才 ...

澳洲从IT转数据要看契机，原因是做数据的，有不少是商科背景出身，他们自己也不知道做数据到底需要哪些核心技能，以为EXCEL就是数据分析的一切了，其他就是业务，交流能力，我上面说的技能，是你做数据如果掌握的话，可以非常得心应手

至于如何转，没有具体方法，不停找呗，面试的时候准备些数理统计知识，毕竟面试不会让你上来就写代码，做数据这行很奇怪，往往面的是理论知识，但实际工作靠的又是我说的那些技术技能，所以如何让面试官相信你有足够的理论知识，只能靠自己业余时间多看书，久了，就自然而然知道这行怎么回事了

baiii

皮靴族

发表于 2016-7-22 16:12 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 15:01
excel是永远不可能被取代的，它是可视化的鼻祖，tableau在可视化方面确实有些优势，但excel是核心基本技 ...

没错，excel的ODBC的确很广，我们现在也确实用excel链接sql server直接获取一些数据。但是我看越来越多的招工广告上要求tableau，感觉是很热门啊。不过自己又没有实际操作经验，毕竟只有30天免费试用

Mocking

皮靴族

发表于 2016-7-22 16:20 |显示全部楼层

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baiii 发表于 2016-7-22 15:12
没错，excel的ODBC的确很广，我们现在也确实用excel链接sql server直接获取一些数据。但是我看越来越多的 ...

好多公司要求tableau完全是跟热门。公司送几个人去参加了tableau的培训，回来都表示完全不能取代excel
尤其是tableau的地图只有一个projection，而且不能用cmd大批量的做基于同一个template连接数据库的business analysis报表

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求知

皮靴族

发表于 2016-7-22 17:44 |显示全部楼层

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大部分数据分析都是用软件，知识要求综合性，但不需要太深。

chenv1982

铜靴族

发表于 2016-7-22 18:07 来自手机 |显示全部楼层

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本帖最后由 chenv1982 于 2016-7-22 17:08 编辑

cnnworld 发表于 2016-7-22 10:59
过来人的经验，能转尽量转

不过你有些观点是不对的，软件工程师要时刻保持学习，数据分析师也要时刻保持学 ...

借贴请教一下各位大牛。
Excel的row数据量上限传说Excel2007版本以上是1M以上，可是用pivottable或powerpivot时，又打回65,000+，当大于这个量时便分析不了。因为最终我要实现成pivotchart，有slice变化。你们遇到这种量值的时候如何实现？
恳请大牛们赐教！

静好如初

圣靴族

发表于 2016-7-22 18:16 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 15:05
澳洲从IT转数据要看契机，原因是做数据的，有不少是商科背景出身，他们自己也不知道做数据到底需要哪些核 ...

好奇商科背景出身的如何转数据的，是BA那类么？

小小白虎

钻石靴族

发表于 2016-7-22 18:23 |显示全部楼层

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我做得是和数据沾边的职业，打算进修一下Python...只有一些JAVA的基础...尽量试试吧

cnnworld

铜靴族

发表于 2016-7-22 18:28 |显示全部楼层

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chenv1982 发表于 2016-7-22 17:07
借贴请教一下各位大牛。
Excel的row数据量上限传说Excel2007版本以上是1M以上，可是用pivottable或powerp ...

百万级别的数据，放在excel跑pivot不累死才怪，问题并不是excel限制行数，而是你的内存容量问题

直接load百万级别的数据到excel并不明智，一般是在数据库里面做temporary table做预处理，这个过程是用SQL控制的，完了最后个表就是预处理后的数据，用这个最后的表做pivot 就容易多了，用户使用excel也方便很多

要不然，打开一个excel就半天，储存下又一个半天，不要把excel当作数据预处理的工具，预处理的工具是SQL，再重申一遍是SQL

当然，如果数据逻辑不复杂不大，也可以用power query 来load已经group 好的数据，数据量就小多了，总之，不要将太多数据放入内存，你毕竟是个单机，你做pivot，本质也就是在做group data的事，但你load所有数据再做pivot，意味着所有数据都得在内存，如果你用sql，就没这个问题，你的内存只占有最后的那个结果的小数据集，为啥sql比excel强那么多？因为excel处理这类数据的时候，不会优化，没有index等，因为它不是个数据库，数据库是处理数据最天然最优秀的工具

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chenv1982

铜靴族

发表于 2016-7-22 18:42 来自手机 |显示全部楼层

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谢谢回复。
我的量不是百万，只是正好大于65,000一点点，pivot便跑不过去，只是一心想直接呈现出pivot chart，本以为Excel最简便。

多谢提醒！

free

木屐族

发表于 2016-7-23 11:10 来自手机 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 15:05
澳洲从IT转数据要看契机，原因是做数据的，有不少是商科背景出身，他们自己也不知道做数据到底需要哪些核 ...

谢谢。

sheilaloo

皮靴族

发表于 2016-7-23 11:51 |显示全部楼层

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说一句不好听的话

如果你不喜欢学习，不喜欢做，不enjoy

什么都不可能做好

whoisit

皮靴族

发表于 2016-7-23 17:49 来自手机 |显示全部楼层

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楼主，数据分析师DA比和软件工程师工资差不多，是不用怎么一辈子学习，但是工作比较单调，学个线代，数理统计，回归就可以了。如果你是想做数据科学家DS,恐怕是得读到phd，至少也得是名校的统计硕士。统计的难度可不是CS可比的，我一直觉得编程这东西手把手教没有不会的道理，数学统计就真的靠造化了

BlueMountainAu

金靴族

发表于 2016-7-24 09:45 |显示全部楼层

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本帖最后由 BlueMountainAu 于 2016-7-24 08:49 编辑

好帖，对以上的大牛们膜拜一下

Disenchanted

皮靴族

发表于 2016-7-25 00:17 来自手机 |显示全部楼层

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谢谢楼上各位大牛的介绍，真的是受益匪浅。看来今后要好好学excel,Python,SQL

闲云散人

头像被屏蔽

禁止发言

发表于 2016-7-25 00:38 |显示全部楼层

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gzrain 发表于 2016-7-22 10:44
我其实想说的是，转行往往意味着重新开始，要达到同样的职业层次要比在当前行业提高要付出更大的努力；

...

通常是要等成功了才出来炫耀的

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Stevecc

布鞋族

发表于 2016-7-25 18:26 |显示全部楼层

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gzrain 发表于 2016-7-22 10:44
我其实想说的是，转行往往意味着重新开始，要达到同样的职业层次要比在当前行业提高要付出更大的努力；

...

“转行往往意味着重新开始，要达到同样的职业层次要比在当前行业提高要付出更大的努力；”，赞同。

600894763829461

草鞋族

发表于 2016-7-27 00:51 |显示全部楼层

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工程学phd可以往这方向转吗？看好多都说不限专业

ysihaoy

金靴族

发表于 2016-7-27 22:20 |显示全部楼层

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看几个楼上的帖子，都玩spark了，还停留在Python上，也是醉了

Shark-AU

布鞋族

发表于 2016-7-28 01:27 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 13:40
对于希望走技术路线的，为少走弯路，我建议的几个核心技术，这三个技术你玩转了，在技术这块，澳洲年薪10万 ...

拜读了大牛的帖子收益良多
澳洲做数据从 academic 转 industry 好转吗？

susanlee

布鞋族

发表于 2016-7-28 01:51 来自手机 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-22 11:25
总体说起来，数学只是加分项，真正的工作中，数学所占据的不会超过20%，但这些术语你不懂人家又不会认可 ...

我觉得machine learning 不止是经典算法的调用，数据特征也是重点，熟悉行业背景和好的数学感觉对特征构造有很大影响。

cnnworld

铜靴族

发表于 2016-7-28 01:58 来自手机 |显示全部楼层

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susanlee 发表于 2016-7-28 00:51
我觉得machine learning 不止是经典算法的调用，数据特征也是重点，熟悉行业背景和好的数学感觉对特征构 ...

数据特征当然是重点中的重点，特征的预处理方式直接关系到模型效果

一个数据挖掘项目，80%的时间在处理特征，而如何处理特征，这里面有大量数学知识了

数据的好玩之处是，你即使技术特别牛，还不够，你得有业务知识，所以数据从业者门槛随着年龄会增加，也延长了职业寿命

susanlee

布鞋族

发表于 2016-7-28 10:32 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-28 00:58
数据特征当然是重点中的重点，特征的预处理方式直接关系到模型效果

一个数据挖掘项目，80%的时间在处理 ...

step100

皮靴族

发表于 2016-7-28 11:13 来自手机 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-7-28 00:58
数据特征当然是重点中的重点，特征的预处理方式直接关系到模型效果

一个数据挖掘项目，80%的时间在处理 ...

请问这里说的数据分析和金融quant工的工作有联系的吗？

autumncame

皮靴族

发表于 2016-8-1 02:42 |显示全部楼层

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也在为转行努力。我的理解:实际工作中普通少量临时excel，sql, 大数据量spark云计算 nosql，建模python(各种库的使用) 以及之间的配合使用。数据有价值的还是行业结合，银行，物流，零售数据分析等等，除非技术很牛专注于技术。很多见到的DA工作 excel sql就够了，大数据相关的话就要求IT多了。另外，数据感觉很苦逼，数据量大的话翻来覆去找数据问题比找code 的bug感觉还要心累，处理各种奇葩数据写程序也是改改改改改改，一样劳累的命。