目录
数据分析师是做什么的？
如何成为一名数据分析师：成为一名成功的数据分析师所需的技能
如何成为数据分析师：数据分析师职业的编程技能 ？如何成为数据分析师：数据分析师执行的任务？
数据分析师的薪水是什么样的？
你能得到什么样的数据分析师工作？
R语言编程
Python
统计
数学
机器学习
通信和数据可视化
数据直觉数据科学领域被哈佛商业评论称作“21 世纪最性感的工作”，它很快成为众多不同背景专业人士中最抢手的领域之一。数据分析师处于食物链的顶端位置，拥有工作保障，薪水和福利状况良好。接下来，让我们一起探讨如何成为一名数据分析师。
数据分析师是做什么的？
数据分析师负责收集数据，对其进行处理，然后执行统计分析。或者可以说，他们以特定方式让数据变得具有实用性。他们运用特定公式并应用正确算法，有助于他人做出正确决策，还会对收集的原始数据进行优先排序，以简化工作流程。
您如果对数字和代数函数怀有热情，并且喜欢把自己的工作分享给他人，那么您就能够成为一名优秀的数据分析师。以下这些是对数据分析师角色的概括，其目的是协助您规划出通往该职业的路线图。
成为一名数据分析师需要哪些技能呢？其中 Microsoft Excel 很重要，如果数据结构不正确，那么数据将毫无用处。Excel 具备一套功能，能让数据管理变得便捷且轻松。那么，成为数据分析师所需的职业编程技能又是怎样的呢？
R 是数据分析师掌握的一种很流行的编程语言，它支持统计计算和图形。Python 也是数据分析师掌握的一种很流行的编程语言，其易用性使得它成为用于大型项目的好语言。
R编程
谈论 R 时，您需要关注一些领域，这样能更好地掌握语言以及您的工作。
Dplyr 在 R 和 SQL 之间起到桥梁的作用。它既能翻译 SQL 语言里的代码，又能与两种类型的数据一同使用。
ggplot2 是一个能够帮助用户逐步构建绘图的系统。若有需要，之后可以依据图形对其进行编辑。另外，有两个 ggplot2 的子系统很实用，其中 ggally 有助于准备网络图，而 ggpairs 则用于矩阵。
它有两种格式，分别是 meta 和 cast。元的作用是把数据从宽格式转换为长格式，而转换的作用则与之相反。
Python
Python 属于最简单的编程语言之列，所以很适合初学者。这些包或库能让您在数据分析领域占据领先地位数据分析与r软件，它们包括 numpy、pandas、matplotlib、scipy、scikit-learn、ipython、ipython notebooks、anaconda 以及 seaborn。
统计
如果数据未被正确地进行解释，那么编程就会毫无用处。而且，当我们提及数据的时候，必然会涉及到统计数据。有许多统计技能对于构建成功的数据分析师职业道路是必不可少的，比如构建数据集，要掌握均值、中值、众数、标准差以及其他变量的基本知识，还要了解直方图、百分位数、概率、方差分析，能够将数据链接并分布在某些组中，以及理解相关性、因果关系等。
数学
数据分析是一种数字游戏：如果你擅长数字，你将非常适合：
级数的高级知识对于成功成为数据分析师必不可少。
机器学习
您希望学习怎样成为一名数据分析师数据分析与r软件，而机器学习是非常强大的学习技能之一。机器学习从本质上来说，是多变量微积分、线性代数以及统计学的融合。您不必去投资任何机器学习算法，因为您需要提升自己的技能。
机器学习分为三种：
在监督学习
在监督学习中，计算机算法分两个阶段来进行学习，分别是学习阶段和测试阶段。在学习阶段，计算机开始学习并适应相关内容；到了测试阶段，它便活跃起来。比如对于现代智能手机而言，语音识别会先确定用户的真实语音以及语调，接着再把这些应用到未来的用例中。您将会使用的工具包括逻辑回归、决策树、支持向量机以及朴素贝叶斯分类。
无监督学习
无监督学习意味着几个项目间存在多种关系，并且建议引擎会提供实时建议。例如 Facebook 的好友列表就是一个很好的例子。所使用的工具包括主成分分析、奇异值分解、聚类算法和独立成分分析。
强化学习处于监督学习和无监督学习之间，在这个空间里存在改进或加倍努力的机会。您会用到的工具有 TD-Learning、Q-Learning 以及遗传算法。
数据整理
从某种意义来看，数据整理会让所有研究数据汇聚起来，从而形成一个单一且有凝聚力的整体。在数据整理的过程中，原始数据会被转变为结构合理且可行的逻辑集合。为了达到这个目的，你或许需要同时运用 SQL 以及基于 noSQL 的数据库，这些数据库充当着中心枢纽的作用。示例有 PostgreSQL，还有 Hadoop，以及 MySQL，再有 MongoDB，包括 Netezza，还有 Spark，以及 Oracle 等。
通信和数据可视化
数据分析师的工作不只是进行数据解释和报告，还要向所有利益相关者传达由此衍生出的见解。要有效地做到这一点，了解诸如 as.ggplot、matplotlib、d3.js 和 seaborne 这样的视觉编码工具是非常关键的。
数据直觉
您在某一组织中担任数据分析师。您已对一组数据进行了分析，并将报告提交给了团队，以便他们能开始工作。在项目启动前，团队可能会进行一些问题的讨论，以帮助正确理解项目以及如何运用数据。然而，您可能没有足够的时间去回答所有这些问题。
数据直觉在这里能发挥作用。凭借经验，你能够知晓可能会被提出哪些问题，以及怎样去策划一组能解决所有盲点的答案。这有助于你对问题进行分类，也就是明白哪些是更好了解的，哪些是必须了解的。
如何成为数据分析师：数据分析师执行的任务？
收集和提取数值数据。
在数据中寻找趋势、模式和算法。
解释数字。
分析市场研究。
将这些决策重新应用到业务中。
要成为一名成功的数据分析师，需要对数字抱有热情，能够从处理后的数据里提取出有用的见解，还需要具备用可视化形式准确呈现这些见解的技能。这些技能并非短时间内可以学会。只要有耐心，努力工作并且有正确的指导，那么就有实现的可能。是的，这一切都是从一个计划开始的。
数据分析师的薪水是什么样的？
我们已经对数据分析师如何获得丰厚报酬进行了讨论，然而到此刻为止，您尚未看到确切的数字。现在让我们来改变一下。依据 Payscale 所提供的数据，数据分析师的年平均工资是 61,881 美元。Payscale 也表明，印度数据分析师的平均年收入为 439,260 卢比。
Ziprecruiter 显示，入门级的数据分析师职位能提供丰厚薪酬。其薪酬范围在 25,500 至 69,500 美元之间。全国平均每年为 43,250 美元。
你能得到什么样的数据分析师工作？
所有人都没想到，数据分析师必须擅长数据分析。然而，当您踏入数据分析领域后，您便会立刻有资格去从事与数据分析师相关的诸多不同类型的工作。以下是部分清单：
商业智能分析师
数据分析师
数据科学家
数据工程师
定量分析师
数据分析顾问
运营分析师
营销分析师
专案经理
IT 系统分析师
从我们的数据分析师硕士课程开始您的培训
如果您已经准备好迈出下一步，也就是通过获得数据分析认证从而成为一名数据分析师，那么您来到了合适的地方！我们会为您提供专业的知识诀窍，帮助您在令人兴奋的新职业——数据分析师领域中安定下来。
我们的数据分析训练营向学生教授关于数据分析的方方面面。它涵盖了从基础知识到高级原理的所有内容。学生将会学习一系列的高级分析工具，还会学习数据可视化工具以及编程工具，而这些工具对于担任数据分析师的角色来说都是至关重要的。
如果您有意成为数据科学专家，我们会给您提供恰当的指南。数据科学职业指南能让您对最热门的技术有深入了解，能让您知晓正在招聘的顶级公司，能让您具备在蓬勃发展的数据科学领域快速开始职业生涯所需的技能，还能为您提供个性化的路线图，使您成为一名成功的数据科学专家。
