数据分析师电脑系统,数据分析专用电脑

1.数据分析师所必备的七项技能

2.计算机可以从事哪些职业

3.什么工作可以学电脑

4.数据分析师需要学哪些课程

5.excel数据分析在哪

系统分析师要具备哪些知识，让我们一起了解一下？

必备知识与技能：

1、强烈的责任心和事业心

实际上这对每个岗位来说都是必备素质。系统分析师由于必须保证需求的准确性，所以责任更为重大。一般来说，不应以用户表述不明确，无法得到需求，或者用户需求变化太多作为借口。

2、具有面向对象的程序设计思想

面向对象的程序设计思想对于客观、真实地以软件的方式模拟客观事务的运行规律，具有十分重要的作用。可以预期，在未来的一段时间里，面向对象的程序设计模式，仍然是在软件系统构建过程中的首选。

3、掌握一种面向对象的系统分析工具

面向对象的系统分析工具用于采用图形化的方式，在软件系统分析过程中对待开发的软件系统进行清晰准确的描述。

4、交流表达能力

用于客户沟通能力，以及团队内部沟通。

5、业务领域知识

业务过程知识很重要，直接关乎对问题域的理解。

6、有坚实的软件工程技术基础

具有软件工程技术不能够直接编写软件代码，但是，如果具有软件工程的思维模式，可以使软件工程技术人员不仅站在应用软件系统整体的高度上去思考问题，更重要的是能够在专业技术积累的基础上，使普通的代码编写人员逐步成长为系统分析师和软件项目经理等技术管理人员。

另外综合知识也要过硬：

一、计算机系统综合知识

1、计算机组成与体系结构

各种计算机体系结构的特点与应用(SMP、MPP等)

构成计算机的各类部件的功能及其相互关系

2、操作系统

操作系统的类型与结构

操作系统基本原理

操作系统性能优化

网络操作系统与嵌入式操作系统

3、数据通信与计算机网络

数据通信的基本知识

开放系统互连参考模型

常用的协议标准

网络的互连与常用网络设备

计算机网络的分类与应用

4、数据库系统

数据库管理系统的类型、结构和性能评价

常用的关系型数据库管理系统

数据仓库与数据挖掘技术

数据库工程

5、中间件

异构与通用服务、远程过程调用(RemoteProcedureCall)、面向消息的中间件(Message-OrientedMiddleware)、对象请求代理(ObjectRequestBrokers)

6、系统配置与性能评价

C/S与B/S结构、分布式系统

系统配置方法(双份、双重、热备份、容错、集群)

性能计算(响应时间、吞吐量、TAT)

性能设计(系统调整、Amdahl解决方案、响应特性、负载均衡)

性能指标(SPEC-Int、SPEC-Fp、TPC、Gibsonmix、响应时间)

性能评估

7、计算机应用

信息管理、数据处理、辅助设计、自动控制、科学计算

远程通信服务、Web计算

多媒体压缩、编码与存储技术

人工智能、模式识别

二、信息化基础知识

1、信息化

信息与信息化

信息化对组织的意义

现代组织对信息化的需求

组织的信息化与软件工程或系统集成工程的不同特点

2、政府信息化与电子政务

电子政务的概念、内容和技术形式

中国政府信息化的策略和历程

电子政务建设的过程模式和技术模式

3、企业信息化与电子商务

企业信息化的概念、目的、规划、方法

ERP的主要模块和主要算法

企业业务流程重组(BPR)

CRM、PDM在企业的应用

知识管理

企业门户

企业应用集成

全程供应链管理的思想

商业智能

电子商务的类型、标准

4、信息资源管理

5、国际和国内有关信息化的标准、法律和规定

三、软件工程

1、软件工程基础知识

软件生存周期及其模型

软件需求分析与定义

软件设计

软件测试与审计

软件维护

软件复用

文档编制标准

2、项目管理知识

项目计划的制订、监督、控制

项目工作量估算

范围管理

进度管理

配置管理

风险管理

资源和任务分配

项目的生命周期管理

3、软件过程

软件过程的定义和范围

软件过程的作用

软件过程的发展

主要的软件过程及其特点

软件过程改进

4、质量管理

质量保证计划

质量认证体系

质量管理和质量管理技术

全程质量管理

四、信息系统开发与运行

1、信息系统基础知识

信息系统概念

信息系统的功能、类型、结构

信息系统的生命周期,各阶段的目标和主要工作内容

信息系统建设的原则

信息系统开发方法

2、需求分析和设计方法

分析设计图示(DFD、ERD、UML、流程图、NS图、PAD)

面向对象设计(继承、抽象、代理、封装、多态)

结构化分析设计

模块设计(内聚、耦合)

I/O设计(报表设计、屏幕设计、数据项代码设计),人机界面设计

3、开发环境与开发工具

集成开发环境

开发工具(分析设计工具、编程工具、测试工具等)

软件开发平台的比较

4、系统集成

控制集成、数据集成、表示集成,外部资源的使用

5、应用系统构建

应用系统设计开发(分析设计方法的使用、外部设计、内部设计、程序设计、测试)

软件包的使用(开发工具、运行管理工具、业务处理工具、ERP、群件、OA工具)

数据库设计和操作(范式、SQL、数据分布)

网络的规划与设计

6、系统运行

系统运行管理(计算机系统、数据库、网络)

系统成本管理(用户收费、TCO)

用户管理(ID保险和管理)

分布式系统管理

硬件资源管理

软件资源管理(程序库管理、版本管理)

数据资源管理、网络资源管理

设备和设施管理(电源、设备管理、设施安全性管理)

系统故障管理(处理手续、监视、恢复过程、预防措施)

安全性管理、性能管理

系统运行工具(自动化操作工具、监视工具、诊断工具)

系统转换(转入运行阶段、运行测试、版本控制)

系统运行服务标准

7、系统维护

维护的类型(日常检查、定期维护、预防性维护、事后维护、远程维护)

软件维护、硬件维护

维护合同

8、安全性

数据安全和保密,加密与解密机制

计算机故障诊断和防范,防治计算机病毒,防范计算机犯罪,防闯入

通信和网络安全

系统访问控制技术

完整性

私有信息保护

安全管理措施,有关的法律、法规、制度

9、标准化与知识产权

标准化意识,标准化的发展,标准的生命周期

国际标准、美国标准、国家标准、行业标准、地方标准、企业标准

代码标准、文件格式标准、安全标准、软件开发规范和文档标准

标准化机构

知识产权

10、经济、管理等相关知识

企业法律制度

会计常识

财务成本管理实务

现代企业组织结构

人力资源管理

企业文化管理

IT审计的相关常识(审计标准、实施和审计报告)

11、应用数学

概率统计应用

图论应用

组合分析

算法(数值算法与非数值算法)的选择与应用

运筹方法(网络计划技术、线性规划、预测、决策、库存管理、模拟)

数学建模

12、专业英语

具有高级工程师所要求的英文阅读水平

掌握本领域的英语术语

设计案例

系统计划

信息系统项目的提出与选择,项目优先级的确定

基于管理层次的业务评价

分析信息系统的实施目的、功能、构架、规模、能力、维护、应用方法及故障情况等

系统开发规划

可行性研究与效益分析

系统方案的制定、评价和改进

遗留系统的评价和处理策略

新旧系统的分析和比较

基于企业信息战略,进行技术调研和评估

制订信息系统构想(方案)评价标准

计划变更与控制

需求获取和分析

业务模型的抽取、决策及图形化和公式化

对象业务流的提取和确认

从信息系统的观点对确认内容进行整理

明确对象业务问题的分析和解决方向

业务功能的模型化

对象业务全体以及业务功能整合性方面的探讨

现有软件系统的分析

确认测试计划

主要需求分析方法论

系统分析

组织结构与功能分析

业务流程分析

数据汇总与数据流程分析

系统功能划分与数据资源分布

系统的故障模型和可靠性模型

系统的可靠性分析和可靠度计算

提高系统可靠性的措施

系统的故障对策和系统的备份与恢复

系统分析的实用技术

流行的系统分析方法论

系统设计

需求建模的步骤

用例驱动的开发方式

结构化建模技术、数据流图

面向对象建模技术

数据库建模

系统设计

处理流程设计

系统人机界面设计

数据库管理系统的选择与数据库设计

系统安全性设计

网络环境下的计算机应用系统的设计

分布式应用系统的设计

多媒体应用系统的设计

系统运行环境的集成与设计

系统处理能力评估

系统测试计划以及测试的实施

系统转换计划

文档编制和沟通能力

信息战略文档化

信息系统构想文档化

可行性研究报告

项目开发计划

需求规格说明书

数据要求规格说明书

用户手册

操作手册

测试计划、测试分析报告

技术报告

开发进度记录

项目开发总结报告

系统运行和维护

软件维护的实施和管理

系统的软硬件配置管理

系统的使用效率的跟踪

基本软件和软件包的引入、应用、管理和二次开发

系统的扩充和集成

操作设计和运行管理

系统的更新与维护

长期计划和短期计划

新旧系统的转换交接

日常的故障对策与恢复

系统的日常安全管理

系统的服务质量和运用评价

软件过程改进

软件过程改进的管理

软件过程改进的体系设计

软件过程改进的方法

软件过程改进的工具

系统开发项目管理

范围管理

进度管理

成本管理

质量管理

人力资源管理

风险管理

企业信息化战略与实施

信息规划与战略规划的关系

信息规划的概念、活动与角色

信息系统规划方法

企业过程再工程

CIO的概念和主要职责

管理咨询在信息化中的作用和意义

管理咨询的类型

“信息孤岛”形成的根源及预防、应对措施

典型的信息化实施过程

知识管理的含义

知识管理对组织信息化的意义

知识管理常用的工具和手段

设计论文

1、信息系统工程

系统计划和分析

需求工程

系统测试

系统维护

项目管理

质量保证

面向对象技术

计算机辅助软件工程

实时系统的开发

应用系统分析与设计(嵌入式系统、数据仓库、互联网应用等)

软件产品线分析与设计

2、数据库及应用

数据管理

数据库分析

数据库建模

数据库管理

数据库应用

数据仓库、数据集市和数据挖掘

网络规划与应用

系统安全

网络安全

数据安全

容灾

新技术的应用

应用系统集成

企业信息系统

事务处理系统

决策支持系统

企业信息化的组织和实施

数据分析师所必备的七项技能

计算机科学与技术python方向有：数据分析、Python爬虫、Python人工智能、Linux运维。

1、数据分析：

数据可以说明很多东西，Python语言成为了做数据分析师的首选，Python这门编程语言集成的很多图形库可以直接讲数据以数据分布图的方式展示出来。

不仅仅在数据统计和处理，在很多高校的实验室里面提取的大量的实验数据也需要整理和归纳，Python也能起到非常大的作用。可以给工作带来很大的效率。

2、Python爬虫：

用Python收集和爬取互联网的信息。Python爬虫将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。Python爬虫可以做的事情很多，如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，Python爬虫还可以用于数据分析，在数据的抓取方面可以作用巨大！

3、Python人工智能：

目前国内人工智能基础编程语言是Python，前段时间，机器人战胜了围棋大师。

属于人工智能的时代已经到来，目前，很多公司都在招募大量的人工智能、量化交易、机器学习相关人才，对相关人才要求有较高的学习能力和数学能力，年薪更高，对于刚接触Python的人士来说，Python人工智能很适合作为未来发展方向研究。

4、Linux运维：

Linux运维是一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。

使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

计算机可以从事哪些职业

导读随着社会的发展，互联网的应用越来越广泛，随之而来的是很多人意识到，互联网的运行过程中，会产生很多数据，而将这些数据通过整理分析后，可以应用于商业与服务业，这是一个巨大的蓝海。因此也就有了数据分析师这个岗位，那么数据分析师都需要掌握哪些技能呢?核心技能有什么呢?今天小编就带大家了解一下数据分析师所必备的七项技能，希望对大家有所帮助。

1. Excel

说到Excel我们都不陌生，许多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即就是专业的分析人员，他们也会运用Excel处理聚合数据。由于Excel具有非常多的利益，例如：

(1)运用便利

(2)简略易学

(3)可以查看每个进程的作用

(4)无需编程基础

2.SQL言语

SQL(结构化查询言语)是一种用于处理和检索联络数据库中存储的数据的计算机言语，是联络数据库处理系统的规范言语。它具有许多利益，例如：

(1)速度快。输入你要进行的操作，仅需几秒，操作就能结束。

(2)不需求你具有很强的编程才能。

(3)言语简略易学。

3. 可视化东西

将数据可视化可以让人愈加了解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于了解。在这里，我顺便给我们引荐几款好用的可视化东西：

(1)：Cognos具有健壮的数据库渠道。但是Cognos并不适宜小白，由于它需求用户有很好的数据分析基础。

(2)：Tableau的可视化功用非常能打，操作也简略。用户只需在简略配置，拖拖拽拽就可以结束数据分析。

(3)：Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款国外软件，相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件，我们可以在各大渠道找到海量的学习教程。一同，运用FineBI进行安置非常便利。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化东西，的确可以主动生成陈述。但是，假设想要进行更深化的探求，你需肄业习Python来进行数据开掘。

Python是一种面向对象的高档编程言语，主要用于Web以及运用程序的开发。Python具有图形和可视化东西、以及扩展的分析东西包，可以更好地协助我们进行数据分析。以下是Python的一些利益：

(1)语法明晰，简略易学。

(2)开源且免费。

(3)库量非常大。

5. SAS

SAS(计算分析软件)是一套模块化的大型集成运用软件系统。它由数十个专用模块构成，功用包括数据拜访、数据储存及处理、运用开发、图形处理、数据分析、陈述编制、运筹学方法、计量经济学与猜想等等。因此，SAS可以对数据进行深层次的开掘和分析。

6.Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析东西。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程才能的人，也可以在Alteryx中构建数据作业流。一同，Alteryx的运行速度也非常快。运用拖放式作业流程和数据收拾技术，仅需几分钟，你就能得到输出作用。以下是Alteryx的其他利益：

(1)可以融合数据。

(2)易于收购。

(3)可以建立作业流程。

7. “软”实力

光懂技术还不行，数据分析师还有必要具有以下几种“软”技术：

(1)很强的交流才能。假设数据分析师不能将自己的分析作用表达清楚，那么他的分析作用将一文不值。

(2)了解业务内容。我们学习数据分析的终究意图，就是作业。因此，每个数据分析师都有必要做到了解业务。

(3)快准狠地分分出最佳解决计划。了解了业务之后，数据分析师要找出最有用的数据分析方法，来对数据进行分析。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于数据分析师所必备的七项技能的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。

什么工作可以学电脑

该领域可以从事的职业有：人工智能工程师、大数据分析师、云计算工程师、网络安全工程师。

1、人工智能工程师：人工智能是计算机领域中热门的方向之一。人工智能工程师负责开发、实现和维护各种人工智能系统，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。利用编程语言和算法，创建出能够模拟人类智能的系统，为各行各业提供智能化的解决方案。

2、大数据分析师：随着大数据技术的快速发展，大数据分析成为了企业和组织获取有价值信息的重要手段。大数据分析师负责处理和分析海量的数据，提取出有价值的信息，为企业的战略和决策提供支持。

大数据分析师需要掌握数据挖掘、数据可视化、数据处理等相关技能，并具备较高的数学和统计学知识。大数据分析师是计算机领域中热门的职业之一。

3、云计算工程师：云计算是计算机领域的另一个重要方向。越来越多的企业选择将业务迁移到云端，因此云计算工程师的需求也在不断增加。云计算工程师负责设计、开发和维护云计算系统，确保系统的可靠性、安全性和高效性。

云计算工程师需要掌握云计算相关的技术和工具，如虚拟化、容器化、自动化部署等，并具备丰富的网络和安全知识。

4、网络安全工程师：随着网络技术的普及和发展，网络安全问题日益突出。网络安全工程师负责保护企业的网络系统和数据安全，防止黑客攻击、数据泄露等安全事件的发生。网络安全工程师需要掌握网络安全相关的技术和工具，如防火墙、入侵检测、数据加密等，并具备较高的应急响应能力。

数据分析师需要学哪些课程

信息技术（IT）支持专业人员、数据分析师、软件工程师以及网络安全专家等。

1、信息技术（IT）支持专业人员：他们负责安装、配置和维护电脑系统和网络，以确保它们的正常运行。他们需要了解各种操作系统、软件和硬件，并能够解决常见的电脑问题。

2、数据分析师：他们使用数据分析和统计学技能来研究和分析数据，以帮助公司做出更好的决策。他们需要使用各种数据分析工具和软件，例如Excel、Python和R。

3、软件工程师：他们负责设计和开发计算机程序和软件，以满足用户的需求。他们需要了解各种编程语言、软件架构和开发工具，并能够与团队合作，确保软件的顺利开发。

4、网络安全专家：他们负责保护公司的网络和信息安全，以防止黑客攻击和数据泄露。他们需要了解各种网络安全技术和工具，例如防火墙、入侵检测系统和加密技术。

excel数据分析在哪

通常认为“数据分析”是以下学科的组合：1.计算机科学2.统计3.领域专业知识

学习课程：

一：计算机科学

计算机科学与编程入门（使用Python）

计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。

计算结构：数字系统工程简介。从MOS晶体管开始，该课程开发了一系列构件-逻辑门，组合电路和顺序电路，有限状态机，计算机，最后是完整的系统（包括硬件和软件）。

算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。

人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。

使用C / C ++ / Java进行面向对象的编程

二：数理统计

应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。

概率与统计简介（使用R编程）：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。

线性代数（使用R编程或其他数学工具）：本课程涵盖矩阵理论和线性代数

统计/机器学习（使用R编程）：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯，SVM，决策树（香草决策树，随机森林，增强），无监督学习方法（例如聚类，神经网络介绍）

高级机器学习（使用Python编程）：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。

三：领域专长

理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域（例如，Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等）。

数据分析专业课程这里的核心主题应该是：

数据收集和清理：这应该包括使用开源工具（例如Python / R）从网上抓取数据，连接到数据库等。此外，数据清理和ETL概念（例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建）分析数据集。

数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据故事演示来展示见解并数据分析。

数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。在最后几年中，应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。

高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP数据库）创建具有大规模数据分析的项目

扩展阅读：

　 还将包括以下内容：

1. 网络工程基础。原因：毕业生应该了解计算机网络，以便能够与之合作，进行管理，并在需要时改善组织的网络和数据架构。主题包括：网络工程，数据库，数据仓库。

2. 研究方法论：能够使用定量和定性方法学从假说生成到产生业务建议的系统方式设计项目。

3. 非结构化数据分析：学生应该了解文本挖掘，自然语言处理，社交媒体挖掘，网络挖掘以及此类应用程序的基础知识。这些也可以采用选修课的形式。

有一点需要注意的是，优秀的数据分析师和商业智能并不以工具为重点。理想地讲授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作为数据分析理论概念的补充。例如，使用统计和概率进行R编程。适用于神经网络和其他机器学习任务的Python。具有数据可视化和数据报告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有数据库概念的SQL等。这是一个缺少许多新的数据分析程序的领域，因此结果是产生的毕业生只是应用程序开发人员或用户，而不能解决现实世界中的问题。

excel数据分析在加载项里，需要设置才能调用出来。

1、首先在电脑中打开excel表格，点击顶部的“文件”。

2、然后在打开的文件选项中，选择“选项”。

3、然后在excel选项里，找到“加载项”的“分析工具库”，点击“转到”，如下图所示。

4、接着勾选“分析工具库”，再点击“确定”即可。

5、最后点击顶部的“数据”，就能在右侧看到“数据分析”了。