本篇目录：
- 1、EHOME获注资重建:以LV为班底组建DOTA2
- 2、想进入人工智能领域,该学习哪些东西?
- 3、如何入行数据分析师
- 4、数据分析进化阶段有哪些?这才是数据分析师变强的必经之路
- 5、如何快速成为数据分析师
EHOME获注资重建:以LV为班底组建DOTA2
就在近日，DOTA2 Ti10预选赛正式结束，最终小象击败EHOME，获得了进入Ti10的最后一张门票，这个结果也是可以让大家接受的，毕竟从训练赛的时候，小象战队就被爆出训练赛无敌的信息，而比赛的结果也说明小象果然名不虚传。
EHOME传奇领队71曾在微博上组建招募新人组建新队，并在接受采访时透露EH有可能会重组，而MUSHI，Inflame，DDC等人也先后被爆料加盟新EHOME。如今，亚洲邀请赛参赛队伍上Ehome赫然在列。
想进入人工智能领域,该学习哪些东西?
想学好人工智能，这些一定要学好 机器学习 首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。
人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
编程语言：计算机基础技能是非常重要的。其中Python作为人工智能领域最易掌握的语言，是非常值得我们学习的。语言学：对自然语言的处理需要语言学的相关知识，如果AI连人的语言都听不懂，那就不能叫人工智能了。
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。人工智能专业的主要领域是：机器学习 人工智能导论(搜索法等) 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。
毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
如何入行数据分析师
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
国家职业资格认证：数据分析师是一项国家职业资格认证，属于国家外经贸部门重点培训的一类人才。候选人需要参加国家职业资格认证考试，并获得相关证书。在考试前，需要具备相关知识和技能，可以通过自学或参加培训班等方式获取。
技能四：几项专业技能 统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
需要深厚的积累。一个开发业务专家，背后积累的经验远远超过掌握的基本技能。所以，想要成为更好的数据分析师，需要更深层次的思考和总结，否则只停留在表层。因此具有良好的业务能力是能成为一名数据分析师的前提。
数据分析进化阶段有哪些?这才是数据分析师变强的必经之路
1、数据分析进化阶段有哪些业务决策 最有意义的工作是做出业务决策，使用数据来确定应该做什么。业务数据分析的目的是业务结果。
2、数据采集\x0d\x0a了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
3、日数据分析报告、日、周、月、季、半年、年度报告等重复的数据分析报告，也比数据提取和统计分析需要更多的时间。
4、阶段一：初入职场的菜鸟分析师 在这个阶段中，你只是初入职场的菜鸟，不会特别的技巧也不懂公司的业务，甚至公司IT部开发的前台系统(比如IDAP、QV、自助报表等)中也有很多功能不甚了解。
5、数据治理分为四个阶段：第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。
如何快速成为数据分析师
1、数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
2、统计学 统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。SPSS 对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。
3、而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。 SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。
到此，以上就是小编对于数据分析师的进阶的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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