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谷歌数据分析师证书（谷歌数据分析师证书有用吗）
发布时间：2023-04-13 12:59:06
稿源：
创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌数据分析师证书的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、自动化来了,数据分析师会失业么?
英国皇家统计协会去年的一份报告指出，数据分析师与岗位明显处于供不应求的状态。联合创始人之一,西北大学教授Kristian Hammond认为自动统计能够提高数据分析师的工作效率。
数据已经是很多组织的不能承受之轻。
小到抗癌中心或是广告分发公司，大到国家的治理，大量的数据分析都是必不可少的。英国皇家统计协会去年的一份报告指出，数据分析师与岗位明显处于供不应求的状态。LinkedIn也指出，标识自己拥有数据分析技能的应聘者在去年更受雇主青睐。
自动化软件能够对数据进行统计，生成相关报告，这无疑能够为分析提供了便利。
谷歌的大手笔
由谷歌公司牵头，一批研究者日前正在开发可供数据分析师操作的自动化软件，希望能将复杂精密的统计过程普适化。当输入原始数据之后，这款软件便会用语言和图标来描述分析所得的数据趋势。
剑桥大学信息工程教授Zoubin Ghahramani认为，这款软件是不会让分析师们丢饭碗的：
“软件的出现当然不会取代分析师们的工作，但的确帮了大忙，它有时可以发掘一些常规分析无法企及的新发现。”
对于电脑来说，大量的数据统计根本就是小菜一碟，由此而生的数据分析软件也拥有了巨大的市场潜力。尽管如此，人们的创造性和专业性对于数据的进一步处理和阐述而言依然是不可或缺的。
Ghahramani最近获得了谷歌高达75万美金的投资。在今年晚些时候，软件将会上架。他也表示，未来将会对商业化版本进行尝试和探索。
这款软件首先将数据进行分析，采用最简单的方法进行统计；
之后运用更多的数学方法，筛选最佳分析；
最后，最佳的数学模型便会生成最终的书面报告。
举个例子。如果软件获取了航班的十年统计数据，它会产生一份九页的报告，内含四项预测性的数据分析。不过，报告只会以数据为唯一凭据。例如，每年夏天的航班数据会有波动，但软件并不会联想到这和假期度假有关。不过按照Ghahramani的说法，这仍然为人工的数据分析提供了着力点。
如果自动数据统计真如想象的一样，成为了商业化的一款产品，它将为大量企业解决数据处理上的问题。
同行怎么看？
本周，一家名为Skytree的公司发布了首款商业化的数据分析工具“自动建模者”。客户包括保险业及信用卡公司，以防止不法分子的欺诈行为。软件能够自动选择最佳模型，并且完成数据处理。不过比起前面提到的概念，后者尚无法生成书面报告。
Skytree的主负责人，兼任Georgia Tech教授助理的Alex Gray认为关于自动统计的研究非常有趣，但对于大量数据的统计来说，软件尚无法完全胜任。
另一家公司Narrative Science则提供了将数据转为书面报告的统计服务。联合创始人之一，西北大学教授Kristian Hammond认为自动统计能够提高数据分析师的工作效率。
但大部分商界人士对数学建模并不了解，Hammond说道：
“（商业人士）所关心的是，在凌晨1点到6点减少50%的工厂活动，是否能够节约开支。”
生成的报告如果给那些不熟悉数据的人阅读，则如同天书一样。
尽管科技能够极大程度地完成繁琐而复杂的数据统计工作，但是人的力量依然不可忽视。毕竟人是理智和情感兼备的动物，冰冷的数据即使再精确，赋予了人的理解和解释才能具有意义啊。
二、面试数据分析师的常见问题
面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？
1、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
2、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
5、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、什么是概率合并(AKA模糊融合)？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？
10、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、什么是大数据的诅咒？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、你喜欢TD数据库的什么特征？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、你如何建议一个非参数置信区间？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、如何创建一个关键字分类？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、什么是概念验证？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau？R？SAS？在一个图中有效展现五个维度？
52、是假阳性好还是假阴性好？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
75、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
76、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
77、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
上述的这些问题在面试数据分析师的求职者中非常容易遇到的，有些的涉及到专业性的问题，因此在面试之前一定要做好充足的准备！
三、大数据开发和数据分析有什么区别？
1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
四、学习大数据分析有前景吗，好不好就业？
当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大? 根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：1、不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成; 3、数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢? 基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩? 王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，千锋教育致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。
以上就是关于谷歌数据分析师证书相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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