是时候建立成功的数据分析师职业生涯了

互联网信息时代，大数据行业中的数据科学迅速成为各种背景的专业人士最抢手的领域之一。专业数据分析师更是接近职业链条中的顶端，拥有“丰盛”的薪资和福利。

但数据分析师做了什么？

数据分析人员收集、处理和执行数据的统计分析，即使数据以某种方式有用。数据分析人员帮助其他人做出正确的决定，并对已收集的原始数据进行优先排序，以便使用特定的公式和应用正确的算法使工作更容易。

如果你对数字、代数函数充满热情，并且喜欢与他人分享你的工作，那么你将会成为一名出色的数据分析师。

数据分析师具备的技能：

Excel：如果数据结构不正确，则数据无用。Excel提供了一套功能，使数据管理变得方便和轻松；

基本的SQL、Pytho技能；

基本的Web开发技巧；

能够在大型数据集中查找模式；

数据映射技巧；

能够从已处理的数据中获取可操作的见解；

…………

一方面，数据分析、统计和高等数学重叠，另一方面，它与可视化、编程和软件开发无缝地融合在一起

数据分析师职业的编程技巧

R和Python是为数据分析师学习的两种最流行的编程语言。虽然R支持统计计算和图形，但Python的易用性使其成为大型项目中使用的良好语言。

统计

如果数据没有得到正确的解释，编程是没有用的。如果我们谈论的是数据，统计数据总是会出现，很多统计技能是建立一个成功的数据分析师职业生涯所必需的，如形成数据集、基本知识的平均、中位数、模式、SD和其他变量、直方图、百分位数、概率、方差分析、数据链和分布在特定的组，相关性，因果关系等等。

数学

数据分析是一个数字游戏，如果你对数字很好，这就是你要走的路。

矩阵和线性代数、关系代数、CAP定理、框架数据和系列的高级知识对数据分析人员非常重要。

机器学习

如果你想成为一名数据分析师，机器学习是最强大的技能之一。它基本上是多元微积分、线性代数和统计学的结合。你真的不需要投资于任何机器学习算法，因为你只需要提高你的技能。

数据整理

从某种意义上说，数据是所有研究数据汇集在一起​​形成一个单一的，有凝聚力的整体的地方。在数据争论中，原始数据被转换为可行的结构合理的逻辑集。为此，可能需要同时使用SQL和非基于SQL的数据库，它们可以充当一个中心集线器。

通信和数据可视化

数据分析师的工作不限于数据解释和报告。数据分析人员还需要将获得的见解传达给所有相关涉众。

数据直觉

假设一个公司的数据分析师，已经分析了一组数据，并向团队提交了报告，以便他们能够开始工作。在开始项目工作之前，团队可能没有什么问题来正确理解项目以及如何使用数据，但是数据分析师这个时间根本没有足够的时间来回答所有这些问题。

这就是数据直觉技能的用武之地，通过经验，了解可能会提出哪些问题，以及如何策划一组解决所有盲点的答案，这也会帮助问题分类为“好问”和“需要问”等等类目。

数据分析师执行的任务：

收集和提取数值数据；

查找数据中的趋势，模式和算法；

解读数字；

分析市场研究；

将这些决定应用于业务；

…………

要成为一名成功的数据分析师，您需要对数字充满热情，能够从处理过的数据中提取有用的见解，以及以视觉形式准确呈现这些见解的技能。这些技能不可能一蹴而就。有了耐心，努力工作和正确的指导，一切皆有可能。是的，这一切都始于一个计划。

要成为一名成功的数据分析师，需要对数字充满激情，能够从处理过的数据中提取有用的见解，并能够以可视化的形式准确地表达这些见解。这些技能不是一蹴而就的，只要耐心、努力和正确的引导，一切皆有可能。