数据分析师培训（九道门丨数据分析师的学习路线图）

在本文中，你将了解成为一名数据分析师的清晰路线图。测一测：你适合做一名数据分析师吗？

▍学术背景

第一步是选择专业。对于数据分析师来说，可选择的有很多，比如统计学、计算机、市场营销、数学、信息技术、工商管理、市场营销、财务管理、金融学、经济学、地理信息系统、物流、金融、电商等相关专业。

▍技能

第二步是获取技能。根据数据分析师的职业要求，所需技能可以分为三类：

1、技术技能

技术技能包括Excel、数据库、编程、数据可视化、数学和统计学。

Excel：

了解 Excel 的工作原理是数据分析师的重要组成部分。在中学和大学里，我们可能会学一些基础知识，但是要成为一名数据分析师，在开始编写相关代码工作之前，必须掌握Excel。例如数据过滤，函数和公式等，数据透视表和宏。

数据库：

数据分析师必须将数据存储在某个地方。为此，他应该了解关系数据库管理系统的知识。为此需要掌握 SQL ，以便检索数据。

编程知识：

Python，R和Saas是数据分析师的常用编程语言。其中Python是最重要的。一些主要的Python库包括NumPy、Panda、PyTorch和TensorFlow，这些python库在清理和存储数据时会很有帮助。

数据可视化工具：

Excel也是数据可视化工具，但如果数据量很大时，那就需要更高级的数据可视化工具，比如 Tableau、Power BI、FineBI，以便更有效地管理数据。

数学与统计：

数学和统计学基础知识可以帮助数据分析师以更好的方式分析数据，要掌握这些技能，相关专业的学习背景会有所帮助，但即使你没有这样的专业背景，也可以从大量免费的互联网资源中学习。

2、分析技能

分析技能，即根据你自己的理解进行分析，调查，研究和提供解决方案的技能。它包括了以下3个方面：

批判性思维：

这意味着你能够很好地理解问题。你能很好地将你的想法和你所获得的数据联系起来。无论问题有多复杂，你的主要任务是批判性地思考解决方案，这样你就能帮助客户做出更好的决策。

研究分析：

确定你的问题是什么，并根据这些问题确定你要从哪些可靠来源中提取数据。数据研究得越充分，结果就越准确。集思广益，提出不同的想法，并根据你的研究分析找到解决方案。

数据分析：

很明显，作为数据分析师，你的主要任务是分析数据。不仅如此，你还需要根据自己需求解释数据，以便帮助决策者做出更好的决策。

3、软技能

你需要成为一个优秀的沟通者。

如果你掌握了成为数据分析师的技能，掌握了所有那些高级的技术，但却无法向你的团队和客户解释你的结果和发现，那么你的工作就是无用的。所以你的最后一项任务是以故事的形式解释你的数据，以便你的团队能够了解数据的全部含义。

主要有三种沟通方式需要学习：口头、书面和视觉。

1.口头表达意味着在与同事和客户交谈时进行解释说明。

2.书面表达包括撰写文件和报告。这将有助于其他人了解你的发现，并且你可以随时更新文档。

3.视觉表达意味着如果你要向一大群听众解释你的想法，或者在大型会议中传达你的想法。

作为一名数据分析师，你需要与很多人分享你的工作和想法。幸运的是，你可以学习这些技能并随着时间的推移不断提高。

▍建议

在制作简历时，将你的软技能、分析技能和技术技能一起写进去会更有帮助。如果你没有写明你的软技能和其他创造性技能，如领导能力、批判性思维和团队合作，那么你的简历或履历可能会在第一阶段被过滤掉。

另一件事是加入数据分析社群和其他在线有用资源，以便了解数据分析领域的最新趋势以及其他人正在做什么。数据分析优质社群，等你加入哦~

数据科学和数据工程等其他高级职位也需要一些共同的技能。因此，在你拥有足够的数据分析经验后，你可以将你的领域切换到更多与数据相关的工作。