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如何修炼成一名数据分析师?

发布百知教育 来源:学习资讯 2019-10-09

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!


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