今天小编为大家总结介绍的是关于高薪数据分析师必备技能是知识总结，下面和小编一起来看看吧
Python不仅能处理大型数据集、复杂业务场景等常态任务，实现各组业务融合，还能帮你自动化办公，提高工作效率：
Python数据分析
Part 1
本部分通过不同案例，可帮大家快速掌握实际工作中常用的文本分类和关联分析等知识点，对想进阶提升或查漏补缺的同学会有很大帮助。
1、Python数据分析之文本分类
如何对文本数据进行预处理？
如何对文本统计生成词云图？
如何对文本数据进行特征选择？
如何根据文本内容进行分类？
2、Python数据分析之关联分析
支持度、置信度与提升度
频繁项集的生成
从频繁项集生成关联规则
Apriori算法实现
二、大厂面试必考-算法
大厂产品服务多偏底层，需解决未被完美解决的问题。如果想长久深耕数据领域或是进大厂，很有必要掌握一些数据分析常用算法：
数据分析算法
Part 2
本部分内容介绍了K近邻、逻辑回归算法等重要知识点，都是高级数据分析师必备技能，对日后深挖大数据或面试BATJ等会是很大的助力。
1、数据分析之KNN（K近邻）算法精讲
余弦相似度与Pearson相关系数
KNN算法过程及推导
KNN实现模式识别代码
2、数据分析之Logistic回归算法精讲
讨论《概率论与数理统计》指标族分布
推导Sigmoid函数对求函数的偏导
思考对数线性模型（广义线性回归）
推导Logistic回归的Softmax（多分类）
三、优秀数据分析师必备-实战
数据驱动业务是数据分析师的核心能力，而这项能力养成需要长期实战积累。下面项目可帮大家掌握不同业务场景的常用分析指标及流程，学会如何分析数据：
数据分析实战
Part 3
1、数据分析实战案例
1）Python连接MySQL
Python中常用的MySQL模块
Python连接数据库的基本操作
ORM（对象映射关系）
2）MySQL中的索引
索引类型
InnoDB及MyISAM索引结构
事务
3）MySQL实战案例
应用商店数据库设计
一般的SQL优化规则
索引的优化
4）2018年北京积分落户数据分析
使用Pandas观测数据
离散性数据分析
对数据进行描述性统计分析
2、PowerBI之情人节消费分析案例
数据分析必备流程
如何使用Power Query驯服数据
使用Power Pivot对数据进行关系建模
通过情人节消费数对节日消费习惯进行图表分析
零基础如何学习大数据？
web开发有几种设计模式