想要成为数据分析师，应该从哪里入手？

随着大数据时代的到来，企业对数据价值的重视，数据分析师的市场越来越大，毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”，吸引了无数像小编这样的热血青年。

在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

数据分析师的技能需求

先来看看数据分析师需要掌握的技能。

1、统计学

统计学是数据分析方法论中的核心基础，在数据分析的方法模型中，很大程度上都来源于统计学的方法，所以掌握统计原理是必须的。基本技术怎么强调都不过分。

2、行业知识

数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，对特定行业的了解可以帮助数据分析师尽快进入状态，加速决策的过程。如果缺少这一前提，数据分析师可能不得不花时间来先对整体行业有一个大概地认知，学习相关知识，然后才能投入其中。

3、数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

4、数据分析

真的，不开玩笑，“数据分析”是数据分析师最需要的技能。雇主需要数据分析师了解数据中的模式是否有意义，以便数据分析师可以得出准确和可行的结论。

能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。

5、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化，数据可视化除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

6、数据分析工具

数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

对于一个初级的数据分析师要掌握的基础工具，Excel，SPSS，数据库（如mysql等）都是不错的数据分析工具，任意一个工具用好都很强大。

那么如何快速成为一名合格的数据分析师呢？

对于零基础小白来说，想要快速变身数据分析科学家。既要有清晰的逻辑思维、创新思维这样的软实力，搭配上统计学、机器学习、数据分析方法、理论知识的硬实力，才能真正的入门数据分析师。

中国商业联合会数据分析专业委员会针对企业基础数据分析岗位推出基础项目—CDA数据分析员课程。

CDA完全在线学习，课件由行业内专家，讲师录制而成，总时长达2500分钟，6个月，24小时随时登陆随时学习，将涵盖数据分析员所需掌握的所有知识点，而且采用授课+同步练习+多次巩固的方式帮助学员扎实掌握数据分析基础知识，全面掌握上岗所需技能。

CDA课程用大量实操案例串起所有知识点，更深入、更全面地讲授数据分析的技能和方法。帮你从小白一步步进阶到数据分析大师。

课程大纲

《数据分析员(CDA)认证课程》

正在火热拼团中

现已成功降价200元！