大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析专业留学的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析专业留学的解答，让我们一起看看吧。
- 我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
- 纽约州留学环境怎样？开设商业分析的学校有哪些？
- 请问，留学生在美国到底好找工作吗？
- 竞价数据分析思维怎么建立？
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看***，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。
第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。
第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。
学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
学历！背景！
金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
总算碰到一个比较不错的问题了！
数据分析学习路线
一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下
二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib
建议使用工具：pycharm
三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解
四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习
纽约州留学环境怎样？开设商业分析的学校有哪些？
同学你好，感谢邀请。你指的是纽约州还是纽约市呢。如果是纽约州，那么环境可以有很多不同。例如在大城市或者不在大城市，靠近加拿大或者不靠近加拿大。不过这些主要建立在你追求什么留学结果之上。
例如你想找工作，那当然大城市比较便利。但如果你只是要做研究，那乡村的花费会更少一些。或者你想交通便利，那也要去大城市。所以你可以把你最看重的留学结果列出来，就能发现自己适合到大城市还是偏远一点的地方。
至于什么学校开设了商业分析，我建议你可以登录大学网页去搜研究生课程。之所以没有直接告诉你是因为就算你知道了，也还是要去登录大学看课程的。因为同样都是商业分析，每个学校的课程都会不同，长短也不同，学费也不同，都需要你自己去了解。
至于搜索大学，纽约州或者纽约市有哪些学校。你可以打开us news排名，看看前一百的纽约附近大学有哪些。也可以直接用Google map搜索University，在一定区域内就可以看到有哪些大学。
当然，如果你觉得没时间，可以委托中介帮你完成选校。如果你只是期待在这里提个问题就能解决选校问题就太天真了。因为选校远远比你想的复杂和花时间。
请问，留学生在美国到底好找工作吗？
关于留学生美国求职，有太多太多东西可以说，大概[_a***_]书也不一定能讲的清楚明白。所以一篇文章的篇幅显然不够，所以这篇文章就是给大家一个留学生美国求职大概的轮廓和方向。
废话不多说，接下来就进入正题，关于留学生美国求职的一切：
1、留学生想在美国求职需要什么条件？
这篇文章是 focus 在留学生求职上，所以我的***设前提就是你是一个还没毕业或者即将毕业的美国留学生。
好，那留学生在美求职需要那些条件呢？
（1）实习许可
实习许可分为CPT(curricular practical training)和OPT（optional practical training）。
两者都是实习许可，区别在于：CPT是学习期间用的。OPT是毕业前后用的（临近毕业和刚刚毕业这段时间）。
在用完了实习许可之后，还想继续留在美国工作，只有转为H-1B签证或者你通过其他渠道拿到绿卡（可以忽略这种可能性）才能继续留在美国（opt时间用完以后会有一段”灰色期“）。
美国人找工作都很难，更别说留学生了。而且现在因为经济不景气，***已经倾向于排斥留学生和本地人抢工作了，比如很多岗位如果雇佣留学生，还要向***提交报告，解释为什么这个岗位必须雇佣留学生。雇主很多就会怕麻烦啊，这就是明显的排斥嘛。而且很多留学生学经济和MBA这一类的专业，和本地人竞争，简直是太难了吧，千军万马过独木桥的感觉。学一点科学类工科，工作还是好找多了。
竞价数据分析思维怎么建立？
只有清楚了解数据分析的意义，你才算是真正掌握数据分析，正确建立数据分析的思维。
什么是数据分析
如果问你，为什么要做数据分析，竞价推广中数据分析的意义是什么？你可以会说出一堆原因：节约成本、控制流量、确定问题、找到推广的重心、确定哪些词转化好哪些词转化不好、控制投入产出比、统计推广效果等等等等。
这些理由，看似都有道理但是却没有逻辑，就像以上这张图片展示的一样散漫但是没有目的。但是如果你把这些问题按照相关性进行简单的排列，你的思路就一下子变得清晰。
总结一下，数据分析就是通过数据的收集与整理，发现账户中存在的问题，并且通过分析数据找到具体的优化方法，达到优化效果的目的。从混乱变得清晰，这就是逻辑思维的能力。总结需要如此，其实数据分析也应该如此。我们拿一个同学的作业举个栗子。
让她统计账户中存在的问题，她列举出了将近十条那么多。如果你挨个去分析，可能耗费很多的时间也不一定能解决。这也是我们在工作中经常会走的弯路，就是遇见一个问题优化一个问题，解决完了又会发现另外一个问题，陷入一个无限循环中。当你跟她一样面对十几个问题的时候，你有没有想过把有关联的联系在一起，分出轻重，分类汇总然后有条理的分析呢。
例如造成线索成本高的原因都有什么？会不会是页面有问题，是抵达率低么？或者是流量质量有问题，是点击率太低，还是展现不稳定，或者消费有什么问题呢？这样一分析一归纳，你的思维会变得有条理，你的方向也会变得更清晰。
到此，以上就是小编对于数据分析专业留学的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析专业留学的4点解答对大家有用。
