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Xiaonini71
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是薇一的我

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无前景!骗人玩意!别去学,国家目前都没有统一标准出台!

数据分析转行做健康管理师

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胖小咪咪

我和你差不多,也是学医的,07年考到健康管理师证书,在医院工作几年,觉得这个前景比较好,所以就出来了,在广东这边好难找这个工作,这里这种机构还是很少,不好找啊!

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兔宝宝装饰

不知道大家是怎么理解入门,我理解的入门就是能达到企业的招聘目标,简单粗暴来讲就是技能方面能通过面试,那么是怎么安排课程呢,我们一般是分四个阶段:第一阶段:主要工具的使用,包括Python,sql,数据清洗、数据可视化等内容,但要注意的是,这一定不是重点也不是要用很久学习的东西,而是要从实际工作的⻆度出发重点学习工具中最有用的东⻄,划清重点。第二阶段:通过商业知识的学习建立商业知识架构,同时也注意培养分析思维。第三阶段:将数据分析与企业经营问题相结合,通过项目和案例了解企业真实的经营问题。这个阶段会学习人工智能方面的知识,数据建模、算法等相关内容。第四阶段:做企业的真实数据分析项目,通过企业真实项目来提升自己的实操能力,同时也可以检验自己。

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自high患者

数据分析师的就业前景还是非常不错的,原因如下:1、想通过成为数据分析师赢得一份稳定的工作,是可行的。之所以这样说,主要还是根据这个行业发展的现状决定的。2、数据分析师这个岗位,是IT行业中的新兴岗位,正处于行业红利期,人才缺口巨大。目前,重视数据分析的企业越来越多,招聘需求量越来越大。3、数据分析行业是IT行业的分支,薪资待遇丰厚。此前报道,美国的数据分析师平均年薪高达5 万美元,而国内顶尖互联网公司,数据分析师的薪酬要比同一级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。即使是刚入行的数据分析师,也能拿到7K~13K的高薪。想要了解更多关于数据分析师的就业前景的相关问题可以到CDA认证中心咨询一下,全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。

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梁朝伟可爱

回答 您好,我是骝莲,很荣幸为你解答。您的问题我已经看到啦,请稍等,我整理一下答案❤ 健康管理师就业前景 随着社区保健制度的推广,健康管理师的就业前景非常广阔,可以说健康管理师是未来最有发展前途的职业。 随着工业化、城镇化、人口老龄化进程加速发展,慢性病在全社会疾病负担中所占比重高达70%,巨额的医疗费用,给个人、家庭、社会带来了沉重负担。据统计国家健康管理人才缺口在1000万人左右。健康管理师这一朝阳行业,将会受到人们的热捧。 健康管理师就业方向 传统机构 各级医院、妇幼保健院、疾病预防控制中心、社区卫生服务中心、体检中心,街道、乡村行政管理部门。 企业、学校及事业单位卫生医疗机构、老年人服务机构、健康教育所及有关机构、健康类产品公司和其它保健品公司、保险公司等。 新兴行业 健康管理公司、民营医院的体检中心、连锁体检机构健康咨询中心、康体中心、健康养生会所、俱乐部等。 自主创业私人健康顾问、私人健康管理师、社区健康管理工作室等。健康管理师证书有什么用中肯地说,对于医师而言,拿到健康管理师证书以后是锦上添花,相当于又多了一项技能,能够为自己的职业生涯增加有效的筹码。而对于非医师或者其他领域从业者来说,健康管理师证书能够帮助你在养生保健机构或者美容机构谋得一份相对不错的工作,在求职市场上还是有很大的发展空间。 更多9条 

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结婚201314

只要你有心,何时都不算晚。

339 评论(10)

百拜嘟嘟

学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势,但能力大于专业,兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样,需要你天天敲代码,要学习好多的编程语言,数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的,我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力,以及敏锐的洞察能力,还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关,而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生,毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。所以,对于转行数据分析,不要担心如何入门,因为学习一门功课,基本的知识铺垫都是一样的,不要让数据分析这根绳子牵着你走,而是要问自己喜欢和擅长的是什么。如果你物理基础不好,硬要选择机动化专业,那转行只会让你身心俱疲,一切从自身出发,发掘自己的优点和长处才是最重要的。数据分析这件事,如果你要成为数据分析师,那么你可以去招聘网站看看,对应的职位的需求是什么,一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位,企业对技能需求可总结如下:SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理;会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示;会用脚本语言进行数据分析,Python or R;有获取外部数据的能力加分,如爬虫或熟悉公开数据集。会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告;熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、分类、聚类方法;

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