如何成為大數據分析師

⑴ 想要成為大數據分析師，本科最好學什麼專業

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

⑵ 如何成為大數據分析師

首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑶ 大數據專業成熱門，該如何轉行做大數據分析師

那我就轉載一篇別人轉行做數據分析的經驗貼給題主吧：

親愛的各位加米穀學院的老師和同學們好，首先非常感謝大家在17年9月到18年3月份5個月時間的陪伴，以及張老師和曾老師在我學習期間的耐心輔導。在大數據培訓的道路上，正是因為有你們的辛勤付出與陪伴，才讓我在大數據職業道路上有了今天我很滿意的薪資待遇。再次謝謝你們！

在數據分析挖掘培訓的過程中給我印象最深就是張老師，張老師的課講的很清楚，尤其是PPT圖解理論，讓我這樣的0基礎學員能夠理解到位，不愧是國家大數據標准組的成員。雖然只有短短五個月的學習時間，但是對於我個人來說收獲非常大，不止讓我從一個小白成功入行，並成功面試到張老師推薦的公司，拿到了我非常滿意的薪水。

張老師希望我可以給後面的學弟學妹們分享一點學習經驗，學習這件事大家都不陌生，大家都是經歷過十幾年的學習生涯。尤其是轉行0基礎學習大數據的同學，對大數據行業了解的也一定很清楚了，才會決定來進行大數據培訓。下面我只說5個方面，後面的學弟學妹可以從中作參考，也希望對你們有幫助。

1、興趣是最好的老師，既然決定轉好從0基礎學習大數據，那你一定要從心裡愛上它，只有你真正的上心了，才能有動力去學好它。

2、多看，課前預習是少不了的，課前老師都會把當天講的課件提前發給你，一定要抽出時間先認真看一下，否則，你會發現到時候老師講的內容你接受起來非常吃力。

3、多問，如果你是一個0基礎學習大數據，之前沒有任何編程基礎，遇到問題一定要多問，第一時間問老師，不要礙著面子死撐，一方面可以鍛煉你的溝通能力，是否能用盡量通俗的話語讓老師明白你遇到的問題所在（對你以後面試很有幫助），另一方面現在的學習成果也影響著以後的薪資待遇。

4、多練，加米穀學院每個階段的實訓項目都是很有針對性的，全部是來自真實企業中真實的項目，現在多練習對於以後的面試以及工作經驗都會非常的有幫助。

5、勤奮，這個說起來很簡單，人都是有惰性的，就像我們上學時候一樣，同樣一個班級，老師教的東西也都一樣，為什麼有的學習好，有的學習不好？數據分析培訓也一樣，畢業之後為什麼有的薪資可以拿到18K，有的卻只有幾千？這跟自己的勤奮程度是成正比的，每個人請找到自己的勤奮點，加油！

⑷ 如何成為數據分析師

一 先推薦幾本書：
1、側重於業務性的數據分析：《誰說菜鳥不會數據分析》、《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》
2、側重於網站分析的數據分析：《流量的秘密》、《網站數據分析實戰》
3、側重於數據挖掘的書籍：《數據挖掘與數據化運營實戰 思路、方法》、《數據挖掘 概念與技術》
4、側重於python/R的工具書：《使用python進行數據分析》、《R語言實戰》
5、側重於數據可視化的書：《excel圖表之道》、《R數據可視化手冊》二 再推薦幾個常用數據分析工具：如果你勵志往金融方向走，r或sas都會用，具體看公司。如果走大數據或互聯網公司方向，Python 更適合。如果就是通用的工具或場景，spss或clementine也都可以。總體上，r和Python 「通吃」性能更強，在泛行業內的數據工作的領域內，尤其是Python 。三 說下怎麼解決沒經驗無法進入公司或被錄取的問題。1.去找些實習項目做，先參與進去，做什麼根據情況而定。能與數據分析相關最好。2.用你的經驗有些數據demo來展示你的數據能力。這是在沒有經驗情況下的舉措。可以是一份報告，或數據產品，或分析等。3.找行業大牛，這種拖關系進去的情況很常見。也不是丟人的事情，當然你要先展示你的潛力和特質。

⑸ 怎麼樣才能成為數據分析師

數據分析的兩種方式

數據分析目前有兩種主要的分析方式，一種是機器學習的方式，另一種是統計學方式，對於基礎比較薄弱的學習者來說，可以從統計學方式開始學起，數據分析可能出現在產業鏈條的任何一個位置，產品、運營、市場，甚至銷售、商務、人力，等等。

機器學習的方式進行數據分析

深度學習是人工智慧的研究方向之一，是一種基於多層神經網路技術的機器學習，機器學習也是目前比較流行的數據分析方式，相比於統計學方式來說，機器學習的數據分析方式可以應對更加復雜的數據分析任務，機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，機器學習的核心是演算法設計，基礎是數據收集，機器學習式的數據分析是一種基於“模型”的數據分析方式。

Python是學習的不錯的選擇

通過機器學習的方式來完成數據分析可以從編程語言開始學起，比如Python就是不錯的選擇，一方面學習Python可以完成“爬蟲”的編寫，這樣就可以解決數據來源的問題，另一方面Python也是機器學習比較常見的實現語言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫會在很大程度上提升實現的效率。

關於怎麼樣才能成為數據分析師，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑹ 如何快速成為數據分析師

近幾年美國公布的相關數據分析中，薪酬最高、最吃香的行業中便有IT業。IT產業日益崛起，技術也被越來越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：數據分析、風險管理、機器人技術、信息安全、網路技術。數據分析排名第一最受青睞。接收到這樣的信號，一定有很多非專業人士也想成為數據分析師吧，如何速成數據分析師？下面的技能讓你事半功倍。

技能一：理解資料庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。如大數據魔鏡—首款免費大數據可視化分析工具可視化分析軟體(「魔鏡」)既可以滿足企業需求，也可以適應個人需要，是進行數據分析的一個新型而精準的產品。

技能三：懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

技能四：幾項專業技能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。

社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。

另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

技能五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

技能六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

⑺ 怎麼成為數據分析師

首先我覺得你應該去考慮自己是不是喜歡這個職業，是不是真的想從事大數據這個行業，如果你真的喜歡數據分析這個職業，那就踏實的學習吧。
數據分析分兩個方向，一個是數據開發方向，偏技術，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師，這些相對門檻有點高，對學歷、專業、畢業學校要求都是比較高的。
還有一個是分析方向，偏業務，是通過數據發現業務問題，洞察行業機會點，通過數據產生的價值驅動企業的發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才。它對編程能力要求較低，學習壓力也會相應減小，我推薦可以考慮這個方向。
但一定要注意的就是千萬不要進入數據分析學習的誤區，就是把工具的學習當成重點，數據分析師這個行業還是比較特殊的，因為這個崗位不以代碼這種實際能看到的東西為主，而是一種「軟實力」，如果打個比方，數據分析師就有點像帝王身邊的預言師，要通過一些天象（產品的情報分析，包括競品和自己的新產品）和市民（用戶數據分析）還有朝內的一些動向（產品經理，運營等的需求）把這些結合起來發現問題並且提出解決方案，是一個國家大腦一樣的存在。所以線上的教程可以教工具的基礎操作，但是不能教業務，公司的真實數據是不可能放在網上公開的，不然這不就被其他競爭國家的「預言師」猜到具體情況了嗎，那你都接觸不到真實的企業數據，又怎麼能做出真實的分析呢，這就是自學的弊端，永遠只能停留在工具的學習上，接觸不到核心。
比如數據分析師需要去連接各個部門，然後去通過數據去發現問題，並且你能把這個問題找到解決的思路，然後再去跟boss、跟產品、跟研發、跟運營能夠溝通溝通順暢，能給他們一個解決的方案，這就需要很強大的溝通能力和邏輯思維。

⑻ 如何成為大數據分析師進階指南

大數據分析師負責了解海量數據集中揭示的趨勢和見解。公司通常聘請大數據分析師來幫助您做出決策或改善業務實踐。本指南逐步介紹了成為大數據分析師的必要步驟，並包含詳細的職位描述，薪資信息和未來的職位前景。

什麼是大數據分析師?

大數據分析師可以獲取數據並使用它來幫助公司做出更好的業務決策。大數據分析師獲取有關特定主題的信息，然後進行解釋，分析並在綜合報告中提出發現。許多不同類型的企業使用大數據分析師來幫助收集和分析數據。作為專家，經常需要大數據分析師使用他們的技能和工具來提供有競爭力的分析師並確定行業內的趨勢。

大數據分析師類似於數據科學家，但通常不負責創建用於數據發現和採集的演算法。大數據分析師通常不會發現自己創建數據項目，而是使用現有工具，系統和數據集來解決特定的業務任務。兩種職業都有一個共同的目標：發現如何使用信息來回答問題和解決問題，從而為其業務/行業造福。

大數據分析師做什麼?

大數據分析師將數字，趨勢和軌跡轉化為可消化和可訪問的信息。企業收集數據(即銷售數據，庫存，市場研究，利潤率，物流和運輸成本)。大數據分析師的工作是獲取數據並將其用於幫助公司做出更好的業務決策。通常，大數據分析師的主要目標是解決使公司付出代價的問題，並幫助制定擴展業務的決策。

大數據分析師的基本工作職能包括：1)估計市場份額;2)為市場確定新材料的價格;3)降低運輸成本;4)銷售時間和5)弄清楚何時僱用或減少勞動力。

大數據分析師負責收集，處理和分析數據。大數據分析師使用系統的技術，標准公式和方法來分析相關信息。然後，他們通常會准備報告，詳細說明其分析結果。

大數據分析師可能會執行基本統計信息，例如特定時間段內特定產品的變化和平均值。他們還可以預測產量並解釋一組連續數據的潛在頻率分布。他們在完成任務時會使用標準的收集，分析和報告方法。大數據分析師始終保護組織的數據，確保數據結果產生一致的，可重復使用的指南。

大數據分析師職位描述

1、找出正在詢問的問題，並找出是否可以用數據回答這些問題。

2、通過收集和分析數據以及設計報告來確定技術問題。

3、確定新的數據來源和方法以改善數據收集，分析和報告。

4、收集，分析和報告數據以滿足業務需求。

5、區分趨勢和模式。

6、以全面，可重復的方式報告數據。

成為大數據分析師所需的技能

像業務分析員一樣，數據分析員通常擁有精通的技術技能，並具有豐富的行業知識。他們對組織的各種資料庫和數據源之間存在的關系有完整的了解。他們使用復雜的查詢語句以及高級資料庫工具和技術來獲取信息。

分析技能：大數據分析師處理大量數據，包括：事實，數據和數字分析。他們需要查看數據並進行分析以得出結論。

溝通技巧：大數據分析師介紹他們的發現，並將數據轉換為易於理解的文檔或報告。他們需要清楚地書寫和說話，並能夠將復雜的想法傳達為易於理解的術語。

批判性思維：大數據分析師必須查看數字，趨勢和數據，以便得出結論。

注意細節：數據准確。數據分析人員必須確保自己的分析專心以得出正確的結論。

數學技能：大數據分析師需要數學技能才能處理數字數據。

技術技能/工具：大數據分析師必須具備許多技術技能和計算機程序才能熟練掌握。其中一些包括：SQL，XML，Javascript，R，Python，SAS，Hadoop和其他機器學習程序。

大數據分析師薪水

大數據分析師的平均工資為每年57,261美元。影響工資的因素有很多，包括學歷，工作經驗，證書和專業組織的參與度。在擔任該職位的前五到十年中，薪水有所增加，但是任何其他經驗對薪資影響不大。一旦擁有超過10年的職業經驗，大多數人就會從事其他工作，例如數據工程師，數據架構師或數據科學家。

大數據分析師工作前景

從2014年到2024年，包括大數據分析師在內的計算機和信息研究科學家的就業人數預計將增長11%，快於所有職業的平均水平。計算機科學家可能會享有出色的工作前景，因為許多公司報告稱很難找到這些高技能的工人。許多公司仍在努力全力解決人才短缺問題，並希望在今年趕上其他市場時看到更多的團隊加入。

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⑼ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2. excel

分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。

熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4.學習一個可視化工具

如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

⑽ 成為大數據分析師需要具備什麼

我們在前面的文章中給大家講述了很多關於大數據思維的內容，由此可見，大數據思維是客觀存在，我們用大數據思維方式思考問題、解決問題是每個大數據工程師的做法，但是成為大數據分析師需要具備什麼呢？下面就由我們為大家介紹一下這些內容。
就目前而言，國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。在大公司中，如果擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過就目前而言，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。需要我們知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家，溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式，第一種就是由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，第二種就是需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
當然，我們可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，大數據工程師這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過的企業在籌備發展大數據研究。因此也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
以上的內容就是小編為大家介紹的大數據工程師中需要注意和需要具備的地方，如果大家想成為大數據工程師的話請一定好好吸收這些內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，如果您喜歡我們的內容，那麼快快關注我們的文章，最後感謝大家的閱讀。