商务数据分析与应用专业怎么样好就业吗?
商务数据分析与应用专业主要以培养电子商务岗位技能型人才为主,整体就业前景还是比较广阔的。而且,随着大数据等技术在电子商务领域的逐步应用,数据分析工作的重要性会不断加强。
商务数据分析与应用专业的知识结构分为三部分,分别是统计学、电子商务和计算机。与传统的电子商务专业相比,数据分析相关的技能明显加强,涉及数据库知识和各种数据分析工具。有些学校会根据自己的教育资源调整具体的教学内容,比如有些大学也会开设python数据分析课程。
想要提高就业能力,需要做好三件事。一是加强数据分析能力,尤其是实践能力的培养;二是掌握一定的编程知识;三是重视实习过程。虽然目前数据分析岗位人才缺口很大,但对从业者的要求很多电子商务领域的实践经验(技能岗位对学历的敏感度不高),所以一定要注重自己动手实践能力的培养。
常见的数据分析方法有两种,一种是统计方法,一种是机器学习方法。如果两种方法都能掌握,在就业中会有更强的工作竞争力。另外,在学习机器学习的过程中,也会锻炼自身的编程能力,编程能力也会对以后的就业产生较大的影响。
最后,如果自身条件允许,可以继续提升学历,本科期间可以选择大数据方向,这样会开辟更多的就业渠道。
本人从事互联网行业多年,目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章,有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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数据分析需要用什么技术?java还python好一点?
这是一个非常好的问题。作为一个it从业者,我来回答一下。
首先,随着大数据技术的应用,作为大数据常见任务的数据分析会逐渐增多。未来不仅it(互联网)行业需要进行大量的数据分析,传统行业也会逐渐释放大量的数据分析任务。
从目前的技术体系来看,常见的数据分析方法有两种,一种是统计方法,一种是机器学习方法,而无论采用哪种数据分析方法,通常都离不开程序设计。目前,在生产环境中,数据分析任务通常基于平台。比如hadoop和spark就是常见的数据分析平台。
在hadoop和spark平台下,采用java和python。两者都可以,scala、r等编程语言也可以。开发者可以根据自己的知识结构选择具体的编程语言。对于初学者来说,学习python语言是目前不错的选择。
使用python进行数据分析有三个优点。一个是python本身比较简单易学,初学者很容易上手。其次,python语言有很多可用的库,比如numpy、matplotlib、pandas等。这些库对改进python的数据分析能力。再次,python本身是一种全场景编程语言,应用能力很强。
从目前的使用情况来看,在数据分析领域,python语言的上升趋势依然明显,数据分析师更愿意使用python。与java语言主要应用于it(互联网)行业不同,python语言也广泛应用于传统行业。
本人从事互联网行业多年,目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章,有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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