数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，具有良好的发展前景，但成为螺丝钉还是成为龙头，这里面的裂变和跃迁，需要每一个数据分析师怀着好奇心精神不断拥抱新的领域，尝试新的可能。

如今信息时代下，大数据已经是国家重要战略的一部分，店主本身也是从事大数据相关工作，我可以负责任的告诉你，现在的企业对数据分析人才绝对是求贤若渴，无论是金融、证券、互联网、医疗等等各行各业，数据分析师这个岗位真的是太重要了，一个好的分析师团队，决定着企业的未来。那么，我也发现很多刚从学校里走出来的同学，大多停留在理论基础上，对于实际业务的理解还很欠缺，而且动手能力非常差，连基本的软件都不会用，更别提数据化编程了。

想成为一名优秀的数据分析师，我们需要掌握SAS、Matlab、AMOS这三个企业级分析软件，SAS在公司中是最常用的分析软件，尤其银行、证券、电子商务等公司使用普遍，软件很大，功能齐全，学会了对应聘会很有帮助。Matlab擅长基于矩阵的数值分析，普遍用于数据挖掘，AMOS是SPSS旗下产品用于对结构化方程求解等问题。然后是更加深入的学习R语言工具，学习R语言通过编程来实现数据展现的技术。

作为一名数据分析师，一个明晰而客观的职业规划自然是少不了的。人生本来就应该提前做好准备，不然我们如何发现机会并抓住机会。很多人常常抱怨自己运气太差，好的机会摆在面前总是被别人抢走，真的只是这样吗？是运气太差，还是你能力不行。虽然如今的大数据分析市场发展迅速且在一直扩大，但竞争的对手也在同时剧增，僧多粥少的现象早已司空见惯。

大数据领域最重要的不是寻找正确的答案，而是寻找正确的问题，就是大数据到底能帮我们做什么。像你说的推特，第一个问题是，是不是大数据能解决的，也许肯定是，你是最有权利有答案的。如果确实是大数据能解决的，现在的大数据是不是足够我解决这个问题，如果不能足够解决这个问题，很可能的情况下是我的认知不够，也可能是我的数据不够。所以我觉得，在大数据领域，对于数据工程师或者设计师来说特别重要的是，要会问正确的问题。

数据分析师的前景趋势：每个人都离不开社会离不开这种大的经济环境，我们现在最关注的可能是未来得房价会不会跌、跌多少，我们的金融资产受到的冲击是多少，这就是经济环境的风险。通常我们认为经济环境的风险从金融大数据的角度来说更加注重从微观的数据整合到宏观的维度，它的准确度会非常高。在宏观经济领域，像穆迪、标普这种征信公司和很多其它金融机构都会联手做很多事情，比如说金融危机的时候美国经济机构做了很多宏观经济指数，这能够有指导性的作用，这也是金融大数据领域一个非常重要的应用。

数据分析师与金融行业的相互渗透：总结来说，金融大数据工程师，只是一个工程师还是远远不够的。他首先要对金融有所了解，其次要分析数据背后的本质，哪里风险高，哪里风控做的不好，最后形成决策。举例来说，中等风险的人群实际上是很能盈利的人群，因为他有一点风险，但又不是太高。那么这些人的风险如何管理，如何定价就是金融大数据工程师要做的。数据清理、分析你发现了什么、总结出什么规律、这个规律怎么提升、怎么样迭代，这是数据工程师最重要的五个核心。此外数据工程师还需要艺术思维和匠人精神，要科学性和艺术性相结合。

数据分析师在工作中往往要对接来自不同部门的数据需求。在接到需求后，不妨进行“角色扮演”，通过观察和沟通，代入需求方的角色，了解需求的上下文，从而定位真正的问题。

很多时候，需求方也会直接提出自己的问题，但这些问题本身很有可能只是表面现象。当好的数据分析师能够同时以旁观者和业务方的角度来提问时，会更容易定位真正的问题所在。

数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

刚进入数据分析师行业，你觉得自己是个拉数据给业务的，什么鸡毛蒜皮的需求都有；等你慢慢了解业务后，对行业有了更深更广的理解和挖掘后，你觉得自己就是公司业务部门的内部战略咨询师；再积攒几年后，当你可以彻底领悟专业与行业的需求关系，想象的空间就更大了，这个目前为也无法臆测。从前辈的经验来看，他们或者成为了行业的数据专家、比业务更理解业务的执行官，或者创业等等。