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从零成为建模分析师，总共需要几步？

经管之家 · 公众号 · 财经 · 2017-03-17 11:22

正文

Google于2017年3月在旧金山举行的Google Cloud Next会议上确认将收购数据科学竞赛平台Kaggle。这一讯息显示了数据挖掘和机器学习已经在商业领域产生了极大的价值并将带来更多纵深行业领域的应用。从一些数据中，我们也可以窥见一斑。Kaggle是2010年由Goldbloom和Ben Hamner联合创立的，现在平台上大约有100万名数据科学家，是举办数据科学和数据挖掘、机器学习竞赛的网站。目前在Kaggle上奖金最高的比赛是《Data Science Bowl 2017》，总奖金额100万美元。今年的主题是如何通过大数据和人工智能的方式，可以更早的对美国肺癌患者进行确诊以及展开干预。

在国内，CDA数据分析师举办的校园竞赛和行业峰会也在逐渐成为数据分析行业的标杆，带来越来越大的影响力。《最强大脑》里面表现亮眼的人工智能机器人“小度”显示了机器学习的强大，滴滴研究院举办Di-Tech算法大赛、天池平台与阿里云安全联合举办阿里云安全算法挑战赛，寻找数据挖掘、机器学习人才。

那么问题来了：如何加入这场商业浪潮，成为改变世界数据挖掘工程师？

CDA建模分析师课程，针对商业领域的数据挖掘课题，学习机器学习算法，带你由浅入深，扎实掌握机器学习所需知识。成为业内稀缺人才，只需三步！

第一步：入门数据挖掘，零基础也可以！

如果你想入门数据挖掘领域，那么基础的统计学知识和适当的编程基础是比不可少的。统计学部分你需要掌握统计分布、描述性统计、抽样估计、假设检验等知识。编程方面，如果之前没有接触过，你可以选择Python或者R其中一门作为入门，这两种都是很好入门的编程软件。当然，如果你实在对编程不感兴趣，只是专注于商业领域的数据挖掘应用，你可以选择SPSS Modeler和WEKA工具来进行学习。

万事开头难，有人引路便不难！这个阶段将帮你迈开数据科学职业生涯坚实的第一步！

第二步：学习数据挖掘，迈出成为建模分析师第二步

在这一阶段中，除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法，如多元线性回归法，生存分析法，神经网络，决策树，判别分析法，主成分分析法，因子分析法，典型相关分析，聚类分析法，关联规则，支持向量机，时间序列，bagging，boosting等和可视化技术。CDA优秀的课程讲师和助教将和你一起，为你带来这门充满活力的深度学习课程。课程提供实战项目和专家代码实操演练，同时在课后你可以通过老师布置的作业进行复习和巩固知识，每周视频录播进行复习观看。