目錄

資料分析師是做什么的？

如何成為一名資料分析師：成為一名成功的資料分析師所需的技能

如何成為資料分析師：資料分析師職業的編程技能 ？

R語言編程

Python

統計

數學

機器學習

在監督學習

無監督學習

資料整理

通信和資料可視化

資料直覺

如何成為資料分析師：資料分析師執行的任務？

資料分析師的薪水是什么樣的？

你能得到什么樣的資料分析師作業？

資料科學領域被哈佛商業評論評為“21 世紀最性感的作業”，已迅速成為許多不同背景的專業人士最搶手的領域之一， 資料分析師靠近食物鏈的頂端，有作業保障、健康的薪水和福利， 那么，讓我們來討論如何成為一名資料分析師，

資料分析師是做什么的？

資料分析師收集、處理和執行資料的統計分析， 或者換句話說，他們以某種方式使資料變得有用， 他們使用特定的公式并應用正確的演算法，幫助其他人做出正確的決策，并對收集的原始資料進行優先排序，以簡化作業，

如果您對數字、代數函式充滿熱情，并喜歡與他人分享您的作業，那么您將成為一名出色的資料分析師， 以下是對資料分析師角色的概括，旨在幫助您制定通往該職業路線圖，

如何成為一名資料分析師：成為一名成功的資料分析師所需的技能

• Microsoft Excel：如果結構不正確，資料將毫無用處，Excel 提供了一套功能，使資料管理變得方便和輕松，
• 基本的 SQL 技能
• 基本的網路開發技能，
• 在大型資料集中查找模式的能力，
• 資料映射技能，
• 能夠從處理過的資料中獲得可操作的見解，
• 一方面，資料分析與統計學和高等數學重疊，另一方面，它與編程和軟體開發無縫融合，
• 

如何成為資料分析師：資料分析師職業的編程技能 ？

R 和 Python 是資料分析師掌握的兩種最流行的編程語言， 雖然 R 支持統計計算和圖形，但 Python 的易用性使其成為用于大型專案的好語言，

R編程

在談論 R 時，您應該關注某些領域，以更好地掌握語言和您的作業，

Dplyr 充當 R 和 SQL 之間的橋梁， 它不僅可以翻譯 SQL 語言中的代碼，而且還可以與兩種型別的資料一起使用，

ggplot2 是一個幫助用戶迭代構建繪圖的系統，如果需要，以后可以根據圖形對其進行編輯， 此外，兩個 Ggplot2 子系統很有用：ggally（幫助準備網路圖）和 ggpairs（矩陣），

reshape2：它基于兩種格式，meta 和 cast， 元將資料從寬格式資料轉換為長格式資料，而轉換則相反，

Python

Python 是最簡單的編程語言之一，因此非常適合初學者， 這些包或庫將使您在資料分析領域處于領先地位：numpy、pandas、matplotlib、scipy、scikit-learn、ipython、ipython notebooks、anaconda 和 seaborn，

統計

如果資料沒有被正確解釋，編程將毫無用處， 此外，如果我們談論資料，就免不了涉及統計資料，許多統計技能是建立成功的資料分析師職業道路所必需的，例如形成資料集，均值、中值、眾數、SD 和其他變數的基本知識、直方圖、百分位數、概率、方差分析、將資料鏈接和分布在某些組中 、相關性、因果關系等，

數學

資料分析是一種數字游戲：如果你擅長數字，你將非常適合：

矩陣和線性代數、關系代數、CAP 定理、框架資料和級數的高級知識對于成功成為資料分析師也必不可少，

機器學習

如果您想學習如何成為一名資料分析師，機器學習是最強大的學習技能之一， 它本質上是多變數微積分和線性代數以及統計學的結合， 您無需投資任何機器學習演算法，因為您需要提升技能，

機器學習分為三種：

在監督學習

在監督學習中計算機演算法分兩個階段學習：學習階段和測驗階段， 在第一階段，計算機學習并適應學習，而在第二階段，它活躍起來， 例如，對于現代智能手機，語音識別首先確定用戶的真實語音和語調，然后再將其應用于未來的用例， 您將使用的工具是邏輯回歸、決策樹、支持向量機和樸素貝葉斯分類，

無監督學習

無監督學習是指幾個專案之間存在多種關系，建議引擎提供實時建議， 一個很好的例子是 Facebook 的好友串列， 您將使用的工具是主成分分析、奇異值分解、聚類演算法和獨立成分分析，

強化學習是介于監督學習和無監督學習之間的一個空間，在此具有改進或加倍努力的機會， 您將使用的工具包括 TD-Learning、Q-Learning 和遺傳演算法，

資料整理

從某種意義上說，資料整理是所有研究資料聚集在一起形成一個單一的、有凝聚力的整體， 在資料整理中，原始資料被轉換為結構合理的、可行的邏輯集， 為此，您可能需要同時使用 SQL 和基于 noSQL 的資料庫，它們充當中心樞紐， 一些示例包括 PostgreSQL、Hadoop、MySQL、MongoDB、Netezza、Spark、Oracle 等，

通信和資料可視化

資料分析師的作業不僅限于資料解釋和報告，還應向所有利益相關者傳達衍生的見解， 了解視覺編碼工具，如 as.ggplot、matplotlib、d3.js 和 seaborne，對于有效地實作這一點至關重要，

資料直覺

假設您在一個組織中擔任資料分析師， 您已經分析了一組資料并將您的報告提交給團隊，以便他們可以開始作業， 在專案啟動之前，團隊可能會有一些問題討論，幫助正確理解專案以及如何使用資料， 但是您可能沒有足夠的時間來回答所有這些問題，

這就是資料直覺的用武之地，根據經驗，您可以了解可能會提出哪些問題，以及如何策劃一組解決所有盲點的答案， 這將有助于您將問題分類：即了解更好或必須了解兩類，

如何成為資料分析師：資料分析師執行的任務？

收集和提取數值資料，

在資料中尋找趨勢、模式和演算法，

解釋數字，

分析市場研究，

將這些決策重新應用到業務中，

要成為一名成功的資料分析師，您需要對數字充滿熱情，能夠從處理過的資料中提取有用的見解，以及用可視化形式準確呈現這些見解的技能， 這些技能不是一朝一夕就能學會的， 只要有耐心、努力作業和正確的指導，一切皆有可能， 是的，這一切都始于一個計劃，

資料分析師的薪水是什么樣的？

我們已經討論了資料分析師如何獲得豐厚的報酬，但到目前為止，您還沒有看到確切的數字， 讓我們改變它， 根據 Payscale 的資料，資料分析師的年平均工資為 61,881 美元， Payscale 還表明，印度資料分析師的平均年收入為 439,260 盧比，

此外，Ziprecruiter 顯示，即使是入門級的資料分析師職位也能提供豐厚的薪酬，范圍在 25,500 至 69,500 美元之間，全國平均每年為 43,250 美元，

你能得到什么樣的資料分析師作業？

出乎所有人的意料，資料分析師需要精通資料分析， 但是，一旦您進入資料分析領域，您就會突然有資格從事與資料分析師相關的許多不同型別的作業， 以下是部分清單：

商業智能分析師

資料分析師

資料科學家

資料工程師

定量分析師

資料分析顧問

運營分析師

營銷分析師

專案經理

IT 系統分析師

從我們的資料分析師碩士課程開始您的培訓

如果您已準備邁出下一步，即通過獲得資料分析認證而成為一名資料分析師，那么您來對地方了！ 我們提供專業知識訣竅，讓您在令人興奮的資料分析師新職業中安頓下來，

我們的資料分析訓練營向學生教授資料分析的來龍去脈，包括從基礎知識到高級原理的所有內容， 學生將學習一系列高級分析工具、資料可視化工具和編程工具，所有這些對于擔任資料分析師角色至關重要，

如果您有興趣成為資料科學專家，那么我們將為您提供正確的指南， 資料科學職業指南將讓您深入了解最熱門的技術、正在招聘的頂級公司、在蓬勃發展的資料科學領域快速開始職業生涯所需的技能，并為您提供個性化的路線圖，讓您成為一名成功的資料科學專家 .