数据分析师资格证书好考吗_数据分析师

数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。比起数据库、统计、业务理解程序等硬性技能，严谨的工作态度、良好的沟通能力、迅速的学习能力以及随时随地的好奇心，这四项软实力，是数据分析师突破自己的决定性因素。

大体上国内公司最看重的素质归纳起来有：能熟练使用数据分析工具（掌握SPSS/SAS/MATLAB是基本技能，有些公司会增加特定要求）；有2-3年的工作经验；对数字敏感、分析能力、表达能力强。这些素质对从事数据分析来说都很重要。

数据分析师通常分两类，分工不同，但各有优势。

　　一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。

　　另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。

数据分析资格证书无论容不容易考，都需要我们踏踏实实的去学习，只要踏踏实实的学了，自然而然的就容易了

其实数据分析师每在IT上前进一步，带来的效益是几何级的，比如你懂Hadoop，那么，你就可能离大数据更近一点。
当然最重要的永远是实践，成为数据分析师最好的方式就是完成一个项目，如果有个老师就太好了，经过实践获得的知识才是你的，数据分析能力只能在实践的熔炉中提升、升华.

数据分析师的基本职责与第一要务，是保证反馈事实的真实性。所谓的真实，是可观察，可量化，可复核的明确指标。因此需要聚焦内部的，可跟踪的，可查来源的数据。这也是为什么数据分析一般会和调研分开两个部门独立工作的原因。如果一个指标难以观察，无法量化，也无从复核，那么宁可大大方方的承认我们无法分析，也不要随意的蹚这趟浑水。因为失去了真实性与客观性，数据分析师的存在的根基就没有了。

据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。

数据分析师有哪些要求?
1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件(excel、PPT、word、脑图)等。
3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
4、汇报和图表展现能力。这是临门一脚，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示给领导和客户，成效就大打折扣，也会影响到数据分析师的职业晋升。

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。
数据分析师不要只站在岸边看业务岗位的同事们游泳。半年都不懂业务的数据分析师是没有进入状态的。从技术人员到公司核心，数据分析师需要用开放的好奇心不断拓宽知识的疆界。

数据分析师》》》》http://cda.pinggu.org/