今天我们将聊聊如何成为一名数据分析师。
我们将看看数据分析师都是哪些人；他们做些什么；他们的薪资水平如何；以及如果要成为数据分析师，你需要哪些技能和学历背景。
但在开始之前，我们想提醒你，在数据科学领域内还有一些值得你关注的职业。它们分别是：数据分析师；商业智能分析师；数据架构师；数据工程师；当然还有数据科学家。
数据分析师到底是什么
首先，数据分析师到底是什么?
数据分析师是数据科学领域中重要组成部分。他们需要负责收集数据、构建数据库、创建和运行模型，并准备高级类型的分析用来解释已有数据中的模式。数据分析师还会负责预测分析的基本部分。
以上就是对数据分析师的简单介绍。
数据分析师要做些什么
但要真正理解成为这样一名数据分析师意味着什么，我们要了解数据分析师要做些什么。
事实证明，他们要做的还不少。
数据分析师既是思考者又是实干家，他们会毫不犹豫地钻研数字；数据分析师用"可行的"方法提取和分析数据，然后提出数据驱动的见解来支持进行决策；他们还开发和构建分析模型和方法，以此作为公司战略和愿景的基础；最重要的是，他们通常负责识别和提取关键的业务性能、风险和顺应性数据，并将其转换为易于理解的格式。
因此如你所见，他们必须灵活地在策略项目和业务活动之间进行转换。
如果你觉得这些工作听起来像独自一人完成的，那就错了!
数据分析师是很好的团队工作者，他们与各个部门和领导都有紧密的合作。如果他们想在这个岗位上发挥作用的话，这一点非常重要。因此，良好的沟通能力和影响力是至关重要的。
数据分析师的工资有多少
那么在薪资方面又如何呢? 数据分析师的工资有多少?
根据 Glassdoor和 PayScale的统计：
如果你是刚入门的数据分析师，你的平均年薪约为5.7万美元。当你有4-6年的工作经验时 你的薪资也会更高，年薪中位数6.8万美元，平均奖金4,705美元。
那么在英国呢? 工作经验不足1年的数据分析师的平均薪酬，包括奖金和加班费约为2.4万英镑。就数据分析师的工作发展而言，如果你已有1-4年的数据分析经验，你的年收入有望达到约2.6万英镑。
如何成为一名数据分析师
下面让我们看到关键的问题：如何成为一名数据分析师。
你现在是否考虑从事数据分析师的职业呢?
正如我们已经提到的，这当然是一个很好的职业选择。然而，你应该考虑以下几点才能自信地做出决定，从事数据分析是否是你最好的职业道路。
教育背景
要成为数据分析师，你需要什么样的教育背景 ?
IT专业、计算机科学或统计学会给你很大的优势。具有数据和业务分析方面的同等工作经验也符合要求。
好消息是，即使你缺乏相关的背景和经验，你仍然很有机会得到一份数据分析师的工作。学习的方法多种多样，比如参加资格培训或者完成一两个在线课程，这会给你提供能够匹配的技能基础。
以上两种方式都会增加你在著名公司实习的机会，从头开启你的事业。
有些人可能认为初级职位没有足够的吸引力，这不是你想作为数据分析师开启成功职业生涯的方式，但这可能是实现目标的最好方法。
在大多数公司，你都能获得宝贵的经验，并利用许多内部培训机会，最终积累足够的资历和技能，你将成为一个极具竞争力的求职候选人。
资格和技能
说到资格和技能，你需要哪些数据分析师的资格认证呢?
作为一名数据分析师，你每天都有很多任务要处理。这意味着你需要多种技能，包括技术、实用技能和软件技能。
关于技术技能。显然，你需要一些Python、R之类的编程背景知识，你还需要具备一些SQL方面的专业知识，并很好的掌握关系数据库管理系统的工作原理。
如果你知道如何从各种资源中提取和分析数据 那就太好了，这意味着多种数据集和文件格式。熟悉Tableau以及如何处理大型数据集也是一个非常好的加分项。
你能熟练使用Excel吗? 如果你不了解的话，你就无法在数据分析领域取得成功。因此一定要熟悉一些更高级的分析和公式，特别是在你参加下一个工作面试之前。
最后，即使有些东西能在工作中学到，你也要很好的掌握统计学，以及能够处理一些最好的统计软件包，这些都是先决条件。
如果知道怎么使用定量方法、置信区间、采样和测试/控制单元以及预测模型，那么你就妥妥的在通往数据分析领域的光明大道。
实用技能
那么实用技能呢? 考虑到目前为止我们讨论的所有内容，也不难想到这方面也不少。
比如 :
· 注重细节，对工作进行质量检查，在交付工作之前能发现数据错误 ;
· 高级分析和数据解释技能 ；
· 实践，解决问题的能力，能够积极主动地解决问题 ;
· 能够在最少的指导下启动和推动项目完成 ;
· 有信心提出意见、想法和见解;
· 清晰有效地传达分析结果的能力 ;
· 快速学习的能力
就软技能而言，你需要优秀的口头和书面沟通技巧；能够清晰、简洁地表达复杂的概念；一定程度的灵活性，使你可以在任何工作环境中有效地协作 ; 以及良好的聆听技巧!
大数据培训：http://www.baizhiedu.com/bigdata2019
