那个“数据统计分析师认证”考试有必要参加吗？_数据分析师

在做市场上战略区分的时候，「足够好」这个词是绝对不能出现的。公司和数据分析师双方都应有着足够强烈的意愿，推动技术再往前发展一点点，永无止境地去摸索极限，并愿意承担更多的风险。你每天早上起床睁眼的时候，你一想到这个公司，就能兴奋的一个鲤鱼打挺立刻翻身下床，精神抖擞，迫不及待的开展全新一天的工作，它是一个能够拉动提升你，让你成为这个世界最优秀人才的平台。

宽松的格子衫、酒瓶底一样的眼镜，这或许是大多数人对程序员这一群体的群体画像，但在大数据发展如此之快的今天，数据分析师已经成为一个新兴职业。这个听着就高大上的职业，你有没有想过也可以算得上是程序员的一个分支，他们的就业现状如何?

数据分析师不仅听起来是个高大上的职业，做起来也需要高大上的技能;所以，打算一脚踏入数据分析师行业的年轻人请注意，此门深似海，换句话说，你需要投入大量精力，而且需要学习的东西太多，导致数据分析师的回报率相对较低。
　　
数据分析师在我国属于新兴职业，这一方面意味着缺乏大量这方面的人才;但另一方面也意味着行业规模小，行业规章制度与基础设施还不完善。如此看来，数据分析师这个职业，是你的菜吗?

数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

举个例子，职责可能涵盖：

书写查询从数据库中检索数据，和正确的利益相关者分享数据
浏览用户行为来寻找可以用来提升公司产品表现的见解或趋势
解释A/B测试的结果，基于此结果做出产品推荐

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

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很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

数据分析：

SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。

Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！

Bad Data Handbook  很好玩的书，作者的角度很不同。

适合入门的教程：

集体智慧编程  学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。

Machine Learning in Action  用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！

Building Machine Learning Systems with Python  虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。