数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析师岗位通常要求应徵者有数学、统计、或是电脑科学等的相关学位跟背景，最常见的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel，以及随着需要处理的数据量日渐庞大，Hadoop 也被许多公司列为必备的基本条件之一。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。

数据分析师一定要耐心的和业务人员多多沟通，一来可以提高你的工作效率，以免重新返工，二来就是借此机会和业务员人员聊聊天，了解业务，彼此建立信任的关系。毕竟数据分析师是为了业务服务的，离业务太远的数据分析就是空中阁楼，是不接地气的。

　一提到数据分析师这个职业，想必思维是被提及最多的一个词。这可能跟数据分析需要动用脑子、思考多，沟通理性有很大关系，让大家感到的错觉。其实，每个工作都需要用头脑去分析，理性思考，接触事物不同、知识水平差别，才形成不同的思维，而数据分析师也是有一个不同的思维方式去处理数据。

数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行精准的数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。
心理学、经济学和统计学加持的数据分析师，拥有普通运营人无法拥有的利器，以此作为切入点做运营工作，具有后来居上的潜能。

目前企业对数据分析师的需求是在高速增长，如果对数据分析感兴趣，这是一个数据分析师的黄金时代。数据分析师主要分布在哪些行业呢？主要在互联网、金融、消费品和制药，其中互联网和金融是占了80%。这个相信大家比较容易理解，因为互联网有很多数据，互联网是结果导向的，它也是市场化程度很高的，所以会需要很多精细化运营，对数据分析的要求就会多。金融行业也是这样，它是一个比较精细的行业。这些行业的话，我觉得大家可以看看自己的职业背景是不是有这方面的背景，有这方面的兴趣，如果是这样的话，你有很好的机遇。

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。

数据分析师的工作内容分为四个层面：  1、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求。  2、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。 3、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议;根据业务需要建立各类挖掘模型。  4、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。

数据分析师的发展前景很好，但竞争也大。如何真的决定在数据分析行业好好干一场，就要保持学无止境的态度，边工作边学习，提升个人价值和社会价值。

数据分析师的成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。

要成为高级数据分析师的话，一方面是要强化对业务的理解，最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向，或者说促进企业快速增长。另一方面，要加强机器学习/数据挖掘的专业知识学习，将机器学习成为数据分析的手段。比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值就大不相同了。