我们生活在一个看似无穷无尽的数据的世界：人口统计数据，社会经济信息，购买模式和偏好，社交媒体互动等等。随着所有这些信息搅拌，企业必须能够从中获得意义并使用它战略性地前进。
幸运的是，数据分析领域可以帮助缓解这一挑战。例如，在2021年6月，Expedia Cruises报道了新的人口洞察力和数据帮助他们更好的目标和回应需求。由于他们采取数据分析，他们的预订在2021年的第一季度增加，而平均支出与2019年同一时间段相比跃升超过100％。
显然，数据分析中存在强烈的未来。这篇文章将触及此扩展领域的职业，并探索在最佳在线数据分析课程中寻找的基本特征。
数据分析中的职业生涯
数据分析是通过信息调查和解析的科学，借鉴可操作的结论并使用它们来摇摆业务决策。数据分析师经常在计算机科学，统计和数学建模中使用技术技能，以及业务战略，道德和沟通等软技能。数据科学家不仅仅是数据大师 - 他们也是战略家和讲故事者。数据分析中的职业指数需要特定的专业技能组合，因此可以是专业和个人的奖励。
具有正确教育和专业知识的专业人士目前赚取与这些国家平均单的薪水：
- 数据科学家119,413美元2
- 机器学习科学家134,000美元3.
- 数据仓库经理$ 157,5004.
- IT数据架构师159,443美元5.
最好的数据分析课程
为了流利地进入数据分析，学生需要了解商业和数据科学的语言。严格的课程内容将在学生的现有统计知识，代数，Excel和计算机编程中构建，因此它们可能开始辨别模式，以更具战略性和有利可图的指导在更具战略和有利可图的方向上传达可操作的洞察力和摇摆业务决策。
高质量的数据分析课程将教授学生：
- 查询关系数据库使用SQL.
- 在Python和R中写下计算机程序
- 使用统计软件分析数据
- 使用Tableau创建数据可视化
- 执行规定优化模型
- 设计与程序启发式算法Python
- 从大数据集中提取意义并使用它来说服业务领袖
顶级数据分析课程被教授高素质的教练谁持有终端度。他们有专业知识在求解网络安全，IT，医疗保健，营销，制造或电信行业的现实世界问题。提供这些课程的大学是由协会认可的，推动大学商业学院（AACSB）。
这在线硕士在业务分析（MSBA）计划中威廉＆玛丽包括这些课程等：
通过商业分析竞争
本课程包括对商业分析的最先进的，审查使用业务分析的公司进行竞争优势以及它们如何所做的课程。它教授商业敏锐以及分析领域如何适应业务的背景范围内。主题包括用于性能测量和激励的业务指标，与影响，可视化和公司的功能进行通信 - 它们如何交互，它们具有哪些数据以及其开发和部署算法。该课程包括使用业务，供应链，人力资源，金融和营销中使用业务分析的问题解决机会的调查，以及该计划剩余时间内涵盖的工具的介绍。
数据库管理和可视化
这个高级课程为学生提供了数据库管理系统的基本原理，数据库设计和数据库应用程序开发的技术的原理和方法。在两个竞技场中熟练的业务分析是必不可少的：首先是理解数据的结构，用途和访问数据，因此数据科学家或分析师可以管理和维护数据库;第二个是为了在业务中的决策目的解释和可视化数据。本课程探讨了业务分析的两个竞技场，因此学生准备弥合数据维护的差距和数据的实际值和消息。
主题包括数据库架构，数据库管理系统和数据仓库系统的基础。学生使用数据库设计的原理和方法，使用结构化查询语言（SQL）来创建数据库，表和索引，以及在课程的前半部分中的数据库应用程序开发的练习技术。该课程的下半部分侧重于数据可视化，学生准备图表，表格，图形和仪表板。对学生在课程中取得成功至关重要的软件包括ErdPlus，MySQL，Alteryx和Tableau。到课程结束时，学生应该了解ETL过程，并准备开始进行业务分析的做法。
教授的主要技能：数据库管理，数据可视化，数据库架构，数据仓库系统，结构化查询语言，ETL进程，数据库设计，数据库应用程序开发，数据库管理，ERDPLUS，MySQL，Alteryx，Tableau
机器学习
这主要通过使用数据集来教导预测分析技术。主要在R中工作，主题包括准备数据，建筑模型并分析结果。许多概念和技能也可以应用于Python的工作。本课程准备未来的数据科学家的工具包，深入了解回归和分类的理论和实践。
重点是在课程的初始阶段进行数据准备，然后进展到建立模型并从准备的数据进行分析。学生学习如何确定给定数据集的适当的广义线性模型或模型，如何检测和处理更准备的数据中的异常值和缺少值以及如何进行评分数据，这涉及从一个数据集中构建的算法模型，涉及应用于另一个数据的算法模型数据集以解决业务问题。
教授的主要技能：机器学习，R编程，广义线性模型，对业务解决问题，检测异常值和缺失值，评分数据，预测分析技术，准备数据集，回归，分类
优化和启发式
向特定行业引入学生参与解决问题解决问题的分析方法。本课程在规定的分析中 - 使用数据模型来告知建议的行动课程 - 了解分析建模过程的核心。如果优化是关于揭示问题的最佳解决方案，启发式解决方案近似最佳解决方案。换句话说，构建启发式可以更有效，并为组织提供竞争优势，但它们也遇到了用数学模型准确地代表真实过程的困难。
在整个课程中，学生遇到优化的理论和应用，包括线性规划，非线性编程，离散优化和专用网络。除了带有Gurobi的r和python之外，学生使用求解器创建优化模型。课程中的重点是在编程和建模中开发更高级的技能，以便与更大且较大的数据集一起使用。学生利用MySQL将这些编程包集成的能力，该数据库管理系统有助于操纵较大的数据集。
教授的主要技能：Excel，Solver，R编程，Python，Gurobi，MySQL，规定的分析，优化模型，线性和非线性编程，离散算法，启发式解决方案，商业应用的解释模型，解决优化问题
成为最先进的数据科学家。
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来源：
1.在2021年8月26日从Businesswire.com/news/home/20210615006056/cn/expedia-cruises-highlights-the-importance-of-data-technology-and-a-partnership-mindset-for-intustry-recovery
2.从Ziprecruiter.com/salaries/data-scientsAlary的8月26日8月26日检索
3.从ZipRecruiter.com/salaries/Machine-Learning-scientist-salary on 2021 8月26日检索
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