4、业务分析师必备技术技能全解析

业务分析师必备技术技能全解析

1. 引言

在当今的软件开发生态中,业务分析师扮演着至关重要的角色。他们需要具备多种技术技能,以确保项目的顺利进行和成功交付。本文将详细介绍业务分析师必须掌握的一系列技术技能。

2. 通用文档技能

2.1 常用工具

任务 推荐工具
编写需求文档 Microsoft Word
需求会议和演示 Microsoft PowerPoint
数据计算和分析 Microsoft Excel
流程图和图表制作 Microsoft Visio

虽然上述是常见的工具,但也有其他工具能完成相同的任务。作为业务分析师,在软件开发项目开始的第一天,就需要对这些工具具备扎实的操作知识。

2.2 提升方法

如果你对 Microsoft Office 套件工具的使用不太熟练,可以通过以下方式提升:
1. 回顾过去的文档(如果能找到),并在此基础上进行改进。
2. 利用丰富的在线资源学习文档技能,学习时间根据需要掌握的内容而定,从几小时到几天不等。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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