小学毕业可以学习数据分析师吗？

一、小学毕业可以学习数据分析师吗？

可以考的，CDA的考试要求不是很高，一级的考试对学历和工作的年限是没有什么要求的，想考就可以考的。CDA的数据分析师的考试是适合没有数据基础的考生的，考试的内容都是比较基础的知识，对于刚接触数据分析工作的考生是个不错的选择的。

有了一定的数据基础后，是可以继续报考他们的CPDA的数据分析师的考试的，何况现在数据分析师的发展前景是不错的，以后的薪资待遇还是可以的。

二、机器学习分析师报考条件

机器学习分析师报考条件详解

机器学习在当今瞬息万变的技术领域中扮演着至关重要的角色。随着人工智能的迅猛发展，机器学习分析师的需求也日益增长，成为许多求职者追逐的热门岗位之一。那么，想要成为一名优秀的机器学习分析师，首先需要了解什么是机器学习分析师报考条件。

机器学习分析师报考条件包括哪些方面？

1. 学历要求: 通常情况下，成为一名机器学习分析师需要拥有相关领域的本科或以上学历，例如计算机科学、数学、统计学等相关专业。一些公司可能对硕士甚至博士学历有更高的要求。

2. 技术功底: 作为一名机器学习分析师，必须具备扎实的数学和统计知识，熟悉常用的机器学习算法和数据处理技术。熟练掌握编程语言如Python、R等也是必备技能之一。

3. 实践经验: 在申请机器学习分析师岗位时，拥有相关行业实习或项目经验将极大地增加求职者的竞争力。能够展示出成功应用机器学习技术解决实际问题的案例也是一大优势。

4. 沟通能力: 除了技术能力，作为一名机器学习分析师还需要具备优秀的沟通能力。能够清晰表达复杂技术概念，并与团队成员和非技术人员进行有效沟通，是职业发展中不可或缺的一部分。

如何提升机器学习分析师报考条件？

想要成为一名机器学习分析师，除了满足基本的报考条件外，还需要不断提升自身能力，增加竞争力。以下是几点建议：

• 持续学习: 机器学习领域更新迭代快，求职者需要保持持续学习的态度，不断熟悉最新的技术和趋势。
• 参与项目: 参与机器学习相关项目能够增加实践经验，锻炼解决问题的能力，并且为简历增光添彩。
• 拓展人脉: 参加行业研讨会、技术交流会等活动，拓展人脉关系，有助于获得更多的职业机会。
• 考取证书: 例如机器学习相关的证书或资格认证，能够证明自己在该领域的专业知识和技能，提升职业吸引力。

结语

机器学习分析师作为一个未来热门职业领域，拥有广阔的发展前景和职业发展空间。通过了解机器学习分析师报考条件，并不断提升自身能力，相信每位求职者都能够在这个领域中脱颖而出，实现职业梦想。

三、人工智能和机器学习会逐渐取代金融和数据分析师吗？

对于人工智能对于金融领域的影响的我的立场并没有变，同时也想借着这个问题谈谈作为金融从业者或相关专业的学生该怎么面对人工智能的发展。

金融是一个复杂的系统。在短时间内，很难被人工智能或者机器学习完全替代。但是在利润率高、数据结构化好、数据储量大、问题定义明确的金融领域，AI会大行其道。随着一个个小领域被逐步击破，最终大规模的跨领域金融AI才会出现。根据马太效应，强者愈强，大金融公司如高盛、大摩已经加大了在人工智能领域的投资。

十年对于单一的金融AI已经足够了，但对于跨领域金融AI可能又太仓促了。

在现阶段，金融公司所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。大量的历史数据还并未电子化，甚至大量金融公司新产生的数据都还属于非结构化的格式。

对于金融机构来说，有目的和计划的在合法的途径下收集、购买、或生成相关数据将会为未来企业发展带来巨大的优势。对于大型的金融机构/研究机构，应该继续加大在AI领域的投资，从内部培养跨金融和AI领域的人才，即使在短时间内不能产生直接利润。

1. 没有人工智能背景，该怎么保证自己不被AI浪潮淘汰？

我的观点是，首先不要尝试从头学起，时间成本太高了。大部分AI从业者需要研究生以上的学历，而且往往都是计算机/统计/数学/物理方便的背景。往短了算，读完计算机的本硕至少需要5-6年。然而大量AI从业者一般有博士学位，这就需要额外的3-5年，尤其是从事理论模型开发的从业者。

其次，在就业时也要尽量选择大的金融服务类公司。像上文提到的，小公司一般没有财力投入到大规模的人工智能创新当中。随着时间过去，小的金融公司只会愈发艰难，大公司会赢者通吃。

同时可以加强对于行业资讯的关注，我平时关注的有 机器之心、人工智能学家、以及人工智能头条。大部分时候只要关注一下资讯就可以了，比如白宫发了人工智能报告啊，高盛又出了一份AI展望报告啊~这样可以保证自己获得一手的资讯。

针对读者不同的就业情况可以分成以下情况讨论：

• 1.1. 如果你现在已经身处金融服务类公司，那么应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大部分的跨国金融公司都会有类似的fund来支持这样的项目，在投行券商里面的研究部门或者独立的数据分析团队。比如在我们公司，有一笔Territory Investment Fund用于支持领域创新，不求回报，只求在创新中不落下风。在找到对应的内部团队后，可以毛遂自荐当志愿者来体验新开发的AI系统。在各大公司里面，AI开发团队往往都面临相似的困境--内部员工的不配合和敌视。一般只要你愿意提供反馈，AI开发团队都是很欢迎的这样的第一手反馈的。尽早加入开发团队可以让自己更适应这样的变革，也会为你尽早指明方向该作出怎样的改变。
• 1.2. 如果你还在上学，是一名商科专业的大学生。就像上文提到的，我不建议你转专业从头学计算机。但可以适当的补充一些数据分析类的课程，比如数据库、统计概率以及简单的Python/R的使用。如果有意在这个方向继续学习，但数学和计算机能力有限，可以参考1.3的推荐。
• 1.3. 如果你不是一位金融从业者，但想要朝AI金融从业者发展。这条同时适用于在思考是否要继续读书的学生。我会建议大家去读一个 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士。这个专业属于这两年流行起来的专业，主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习，但比较侧重于应用，而不是理论开发。从这个角度来看，申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然，我们不能期待读完这个学位就可以叩开金融机构的大门，只是说在未来工作中使用AI模型时会比较得心应手，并能对ML有一些理解。

2. 人工智能在交易领域的应用

大量的人工智能已经被对冲基金所使用，比如Simplex Equity的Self-learning model，在未经人工干预的前提下实现了在英国退欧时就抛售了日本期货。这并不是孤例，彭博社去年的一篇文章就分析了AI对于Quant的冲击，人工智能基金 跑贏大市 - Focus On - 彭博商業周刊。

明显可以发现，这个领域就属于我们所定义的利润率高且有数据积累的领域，因此金融公司愿意投入财力和人力进行开发。如果想要了解更多类似的例子，可以直接搜索“券商+人工智能” 或者 “投行+人工智能”等，有大量的新闻。

3. 为什么AI现阶段不能完全替代金融学的各种模型？

A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。以简单的监督学习为例，如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响公司股价，那么你需要提供大量并购数据，以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下，在收集足够多的并购消息和股价变动信息后，做自然语言分析后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中：我们无法给出明确的问题定义和边界。如果想用AI来来制定一个股票交易策略，那么需要考虑进去多少因素？仅仅只考虑并购消息就够了么？越多的相关的因素越可以提高模型的拟合性和准确性。如宏观政策和微观的具体情况都会影响到股价的波动，漏掉其中哪一个都会造成一定的影响，往往是多多益善。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑，这也是为什么大量用AI来预测股票走势的探索都无疾而终的原因。现阶段或者可预见的未来，在很多问题上不会出现这种明确的定义和范围。B. AI从业者和金融从业者缺乏有效沟通在很长的时间里面，计算机和金融学之间的联系相对比较薄弱。作为一个CS背景的人，我个人对于金融/经济学的理解还处于比较肤浅的状态，只理解基本的概念和原理。同样的，金融服务类从业者又缺乏对于AI模型和统计的了解。因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。C. 金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备人工智能的火爆，或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花，并没有来得及为行业储存大量的专业人才。不难看出，大量一流AI/ML人才还是被互联网公司一网打尽，(Hinton在谷歌Lecun 在FB)留给金融服务类公司的人才并不多。以我们公司举例，各国分公司的Chief Data Scientist 基本都不是计算机/统计/数学背景出身的科学家。D. 投出产出在现阶段不成正比，短时间内难以获得收益。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有公司来投资AI来进行研究的。换言之，有财力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源（资金，技术人才，数据积累）来进行相关系统的研究。E. 技术性的难题还包括很多，比如AI在金融领域应该以什么样的模式存在？是一个软件，一个网络服务，还是一个机器人。在大量需要与客户沟通的领域，人机交互以及如何生成内容也是继续探索的领域。

最近回答了很多类似的问题，包括：

随着人工智能的进步，财务工作者会大批失业么？该如何应对？ - 阿萨姆的回答 - 知乎

金融学如何应对人工智能和大数据？ - 阿萨姆的回答 - 知乎

机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？

四、机器学习数据集选择的依据？

训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

验证集（Validation Set）：用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，可选；

测试集（Test Set）： 为了测试已经训练好的模型的精确度。因为在训练模型的时候，参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合，有可能会出现过拟合的情况，即这个参数仅对训练集里的数据拟合比较准确，如果出现一个新数据需要利用模型预测结果，准确率可能就会很差。

所以测试集的作用是为了对学习器的泛化误差进行评估，即进行实验测试以判别学习器对新样本的判别能力，同时以测试集的的测试误差”作为泛化误差的近似。因此在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。

五、分析师学习内容？

分析师需要学习的内容很多，以下是一些常见的分析师学习内容：

1. 统计学：分析师需要掌握基本的统计学知识，包括数据收集、数据分析、数据解释和数据可视化等。

2. 财务分析：分析师需要了解财务报表，如利润表、资产负债表和现金流量表，以及财务比率和财务指标，如每股收益、市盈率和股息收益率等。

3. 市场分析：分析师需要了解市场趋势、市场结构、市场竞争和市场需求等方面的知识。

4. 行业分析：分析师需要了解所分析的行业的特点、趋势、竞争和发展前景等方面的知识。

5. 数据挖掘和机器学习：分析师需要掌握数据挖掘和机器学习的基本知识，以便能够利用这些技术来发现数据中的模式和趋势。

6. 商业智慧和数据可视化：分析师需要掌握商业智慧和数据可视化的基本知识，以便能够将分析结果以易于理解的方式呈现给客户和管理层。

7. 沟通技巧：分析师需要能够清晰地表达分析结果，并能够与客户和管理层进行有效的沟通。

以上只是分析师学习内容的一部分，不同的分析领域可能需要不同的技能和知识。分析师需要不断学习和更新自己的知识，以适应不断变化的商业环境。

六、机器学习分析师就业率

机器学习分析师就业率的发展趋势分析

随着科技的快速发展，机器学习领域也备受瞩目。作为人工智能的重要组成部分，机器学习在各个行业都有着广泛的应用，从金融领域的风险评估到医疗领域的疾病诊断，无处不在。随之而来的就业机会也越来越多，成为许多求职者关注的热点话题。本文将从专业角度分析机器学习分析师就业率的发展趋势，为即将踏入这一领域的求职者提供参考。

机器学习分析师的职责与技能要求

首先，让我们来了解一下机器学习分析师的职责和技能要求。作为一名机器学习分析师，其主要工作是利用统计学和机器学习算法对大数据进行分析，从中挖掘出有价值的信息。因此，机器学习分析师需要具备扎实的数学基础、编程能力和数据分析技巧。此外，熟悉常用的机器学习算法和工具也是必不可少的。

除了技术上的要求，机器学习分析师还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。在实际工作中，他们经常需要与业务部门和技术团队进行沟通，确保数据分析结果能够为业务决策提供有力支持。因此，机器学习分析师不仅需要有技术专长，还需要具备跨学科的知识和综合能力。

机器学习分析师就业率的现状

随着人工智能技术的不断成熟和应用范围的不断扩大，机器学习分析师的需求量也在逐年增加。据统计数据显示，近几年来，机器学习分析师的就业率呈现出逐年上升的趋势，尤其是在互联网、金融和医疗等领域需求最为旺盛。

在互联网领域，随着大数据时代的到来，各大互联网企业纷纷加大对数据分析人才的招聘力度。机器学习分析师作为数据分析领域的顶尖人才，受到了企业的青睐。不仅如此，随着人工智能技术在金融和医疗领域的广泛应用，对机器学习分析师的需求量也在不断增加。

机器学习分析师就业前景分析

在当前人工智能技术蓬勃发展的背景下，机器学习分析师的就业前景将会更加广阔。未来，随着人工智能技术在各个行业的深度应用，对机器学习分析师的需求将会呈现出爆发式增长。特别是在金融、医疗、教育等领域，机器学习分析师将扮演着越来越重要的角色。

此外，随着人工智能技术的普及和成本的逐渐降低，中小型企业对机器学习分析师的需求也在逐渐增加。这为广大求职者提供了更多的就业机会和发展空间。因此，可以预见，未来几年机器学习分析师的就业前景将会更加乐观。

结语

综上所述，机器学习分析师作为炙手可热的职业之一，其就业率呈现出稳步增长的趋势。随着人工智能技术的不断发展和应用，机器学习分析师的需求将会不断增加，就业前景也将更加广阔。因此，对于有志于从事机器学习领域的求职者来说，提升自身的技术水平和综合能力至关重要，只有不断学习和进步，才能在这个竞争激烈的领域立于不败之地。

七、机器学习和数据挖掘大学排名？

国内的清华，北大，上交，西交，哈工大

八、数据分析 机器学习

数据分析与机器学习的结合

随着大数据时代的到来，数据分析与机器学习的重要性日益凸显。数据分析能够从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供依据；而机器学习则能够通过算法自动优化模型，提高预测精度。因此，将两者结合起来，能够更好地发挥数据的作用，为企业带来更多的商业价值。

数据分析在机器学习中的应用

在机器学习中，数据分析起着至关重要的作用。首先，数据分析能够为机器学习提供数据集，包括数据清洗、特征提取、数据预处理等步骤。其次，数据分析还能够为机器学习提供反馈，帮助调整和优化模型。通过分析数据集中的规律和趋势，可以更好地理解数据的分布和特征，从而选择合适的机器学习算法和模型。

机器学习在数据分析中的优势

与传统的数据分析方法相比，机器学习具有以下优势：

• 自动化：机器学习能够自动从数据中提取特征和规律，无需人工干预。
• 高精度：机器学习算法能够根据数据自动优化模型，提高预测精度。
• 可扩展性：机器学习模型可以通过不断训练数据集来提高性能，具有很强的可扩展性。
• 泛化能力：机器学习模型能够从大量数据中学习规律和特征，并将其应用于未见过的数据。

未来展望

随着技术的不断进步，数据分析与机器学习的结合将越来越紧密。未来，我们将看到更多的企业将数据作为重要的资产，通过机器学习算法挖掘数据的价值，实现商业价值的最大化。同时，我们也期待着更多创新性的算法和模型的出现，为数据分析与机器学习的结合带来更多的可能性。

九、数据分析师和行业分析师区别？

一、专业要求不同

商业分析师：

专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）

数据分析师：

专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）

二、工作内容不同

商业分析师：

1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；

2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；

3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。

（以上包括但不限于）

数据分析师：

1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；

2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；

3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；

（以上包括但不限于）

三、掌握技能的不同

商业分析师：

一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等

数据分析师：

数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。

需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。

需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等

以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。

总结：

a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；

b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；

c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。

企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；

d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；

当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。

e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。

当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。

两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。

十、数据分析师主体？

数据分析师的主体是以采集和整理数据为主