数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

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。作为一名数据分析师，需要具有分析（数学/统计和编程）、沟通能力（展示/数据可视化）、注重细节地解决问题的系统化途径、和在商业文案中应用它们的能力等强大的组合能力。

数学知识是数据分析师的基础知识。
对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

零基础学习数据分析，最大的老师只能是自己，不会有任何一篇文章一夜教人成为数据分析师。我带过愿意学习并且成长很快的实习生，也教导过有兴趣但依旧带不出节奏的同事。前者是主动学习，后者是止于兴趣的被动学习。
因为是零基础，所以才更需要主动性。数据分析本事是发展很快的行业，几年前会SQL就行，现在得了解些MR和HIVE，过几年SparkSQL也许就是必备，如果想在这一行做的好一些。持续的学习是必须的能力。或者基础不如其他人，至少学习性别输吧。

数据分析行业的薪酬普遍比其他行业要高，因为这个行业的人才尤其是数据分析师人才长期供不应求，所以有越来越多的朋友选择成为一名数据分析师，但又不知道要学习哪些知识，下面就为大家简单介绍一下。

理论类：统计学、概率论、大数据背景
语言类：SQL、R、Pathon （SQL基础一、SQL基础二）
工具类：excel、spss、sas
实践类：数据挖掘和数据分析案例和应用

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。

数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，随着企业对数据价值的认识越来越高，数据分析类项目也随之增加，尤其是近一段时间大数据时代的到来，数据分析已经是必不可少的内容。其中数据分析结果以报表形式呈现给用户，是各项目的重要组成部分。

目前数据分析师还主要是聚集在互联网和金融行业，但是数据却源自各行各业，随着网络普及到各行各业，大数据也越来越在产业发展中发挥更重要的作用。对于数据分析师这个新物种，主要是85后和90后。在大数据时代，人们对数据分析的结果越来越感兴趣，不管是企业主还是营销人员都在渴求将数据应用到实际的工作中，数据分析师的需求也会越来越大。

真正的数据分析师，而不是互联网浪潮里面随便把运营也叫“数据分析师”，处理的是数据挖掘、机器学习项目，比如商业智能探索，推荐系统构建，搜索算法优化、自然语言处理等，需要的知识包括数学、计算机方面的许多领域比较高阶的知识，非常人旦夕可得。

数据分析通常包括几个阶段：提出/发现问题——获取并清洗数据——建模——调整优化——输出结论。这是一个闭环流程，每一步都需要数据分析师的参与，这些都是不可能完全交给计算机去处理的，因此数据分析师最大的优势，就是“经验”，也就是业务理解能力和数据分析经验。

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？