所以学习经济学,学习金融学都可以做金融分析师,但金融学和金融分析师更贴近一些,学过经济学以后,对做金融分析师的宏观分析上也会起到一定的帮助。与数据分析关联密切的专业有统计学、计算机、大数据(数据科学)、数学以及经济学等专业,这些专业对于数据的理解各有侧重,下面做一个简单的分析:数学是基础学科,未来发展的弹性比较大,需要补学的相关专业知识也比较多。

未来想从事数据分析师(数据挖掘)本科应该选择什么专业?

未来想从事数据分析师(数据挖掘)本科应该选择什么专业

谢谢邀请!数据分析是专业性相对较高的工作岗位,未来要想从事数据分析工作不仅需要扎实的数学基础,还需要了解数据分析的方式方法。与数据分析关联密切的专业有统计学、计算机、大数据(数据科学)、数学以及经济学等专业,这些专业对于数据的理解各有侧重,下面做一个简单的分析:数学是基础学科,未来发展的弹性比较大,但是需要补学的相关专业知识也比较多。

数学专业未来可以从事计算机、统计、大数据、人工智能等方向,可以说数学是现代信息技术的基础,掌握扎实的数据知识会有一个非常广阔的发展空间。计算机学科是信息化时代的代表学科,数据分析(数据挖掘)是计算机专业的常见方向,目前大量从事数据分析(数据挖掘)的专业人才都是计算机专业毕业的,计算机专业不仅有扎实的数学基础,同时计算机专业对于工具的使用也有系统的培养过程。

统计学一个重要的工作就是数据分析,通过对数据分析得出各种结果,发现数据背后的规律从而指导决策,可以说数据分析是统计学的核心内容之一。统计学与计算机的结合一直就比较紧密,因为现代统计学要通过计算机技术来进行呈现,而统计学、计算机和数学的结合就成为了大数据的基础,所以大数据专业在做数据分析(数据挖掘)方面具有天然的知识结构上的优势。

对于大数据时代背景下的数据分析师来说,掌握一定的编码知识对于数据分析任务来说几乎是不可避免的,因为大数据的时代特征造就了数据的诸多特点,包括数据量大、结构多样性、价值密度低、速度快、真假难辨等等,这些特征如果采用传统的数据分析方法显然不能充分挖掘出数据的价值,通过机器学习等方式来进行数据分析是当前的流行做法。

数据分析专业并不需要做功能全面的编程工作,并不需要去考虑程序的系统级问题,比如并发、分布式、资源调度等等内容,只需要能通过算法设计和实现发现数据背后的规律就可以了,从这个角度来说,数据分析师的任务跟程序员还是有本质区别的。目前使用Python做数据分析是比较常见的做法,Python有丰富的库可以方便各种数据分析,同时也能把结果比较直观的呈现出来。

本科学经济学更适合做金融分析师还是本科学金融学更适合做金融分析师?

本科学经济学更适合做金融分析师还是本科学金融学更适合做金融分析师

经济学和金融学本身有一定的区别,经济学主要是以宏观经济、微观经济等经济概念社会情况为主,金融学主要是以金融的衍生产品以及相关交易操作为主。所以学习经济学,学习金融学都可以做金融分析师,但金融学和金融分析师更贴近一些,学过经济学以后,对做金融分析师的宏观分析上也会起到一定的帮助。最主要的是你认定了金融分析师,那你就要从方方面面进行学习,以及所有可能涉及到的领域行业,甚至英语语言都要进行一定的这个学习,才能真正做好这个职位。


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