數據分析無處不在。但是，如何學習以進入該行業的最佳方法是什麼？從媒體到文章，再到職位發布，再到公司高層領導講話，似乎無處不在的術語是「數據分析「。因此，如果您熟悉技術或者對學習有關技術的新知識感興趣，那麼可能會思考一下問題：什麼是數據分析？一個人如何成為數據分析師？
數據分析是一個領域，涉及通過使用複雜的工具和算法，機器學習過程，數學，統計數據和其他類似領域，從原始數據中提取有意義的見解，包括使用情況，趨勢，客戶行為等。如今，數據分析在商業中的應用非常廣泛。企業正在使用數據分析技術來最大化利潤，建立自己的公司以超越其他公司，使他們的業務具有成本效益以及做出明智的業務決策。因此，由於數據分析師在制定業務目標時總是做出明智而有意義的決策，因此商業數據分析是一種幸運。
數據分析師的角色和職責是巨大的，並且從一個領域到另一個領域都有所不同，以至於人們可能會感到困惑：數據分析師到底在做什麼？他是數學家還是統計學家還是計算機工程師？讓我們看看數據分析師的角色和職責，或者數據分析師的期望。
1.識別並找出基於數據分析的問題，並查看它們如何對客戶及其需求產生直接影響。
2.收集，清理和轉換，從而處理來自許多不同來源的結構化和非結構化數據。
3.尋找數據模型中的模式，找出公司成長所需的機會和解決方案，並解決公司面臨的問題。
4.數據分析師的工作包括講故事的能力，這意味著他們應該能夠以他們可以理解的方式向涉眾解釋其理論和概念。
因此，顯然，基於數據的決策並為管理團隊提供建議是數據分析師的主要職責之一。現在，要成為一名數據分析師，需要具備一些主要技能。由於數據分析師的職責很多，因此有資格獲得數據分析師的技能也是如此。我們將討論其中的一些。
數據分析師所需的技能——
數據挖掘，數據分析，計算機編程，統計，機器學習，數據可視化，大數據分析等等，都是有助於數據分析師專業知識的領域。為了履行數據分析師的所有角色和職責，下面將對技能進行生動描述：
1.數學（包括統計，概率，線性代數）：
可以將數學視為數據分析技術的核心學科。這對於數據分析師而言很重要，因為在處理數據和構建數據產品時，我們需要查看數據並從數學角度確定其紋理和圖案。如果要分析和可視化轉換後數據的結構化形式，則必須具有良好的統計知識。線性代數也是學習數據分析不可或缺的一部分，因為它是機器學習的重要功能之一，在揭示大數據集的特徵時非常有幫助。因此，為了學習數據分析，人們應該能夠掌握數學的這些方面。
2.計算機編程：
為了構建數據模型的原型或修復複雜的數據系統，數據分析師課程必須包括對計算機編程的學習。通常被認為是學習數據分析所必需的重要程式語言和技術是Python，R，SAS，Perl，SQL以及其他近期和流行的技術。如果您想從事數據分析事業，那麼確實有必要對任何一種或所有這些程式語言都有很深的了解。有許多數據分析程序可幫助您學習所有這些程式語言，並以必要的方式幫助您學習數據分析。如果您想參加數據分析課程，那么九道門將是一個不錯的機構，因為那裡的數據分析課程受到極大的讚賞。
3.機器學習：
機器學習是指以提供新數據的方式來不斷學習或發展自己的方式來構建或訓練計算機或系統。從推薦引擎到自動駕駛汽車等其他新技術，公司在很大程度上依靠機器學習來改善用戶體驗。簡而言之，機器學習構成了人工智慧的核心。藉助機器學習，公司可以使他們的系統自動化，從而減少了人類的工作量，時間和精力，並使這些系統具有成本效益。數據分析師課程必須包括機器學習算法，因為它們有助於為公司的利益做出實時決策和高價值預測。
4.數據技能：
數據分析師的主要職責之一是始終訪問，存儲和處理數據。為了在處理數據時具有專業知識，SQL，MongoDB和Cassandra等資料庫的知識非常重要。接下來是大數據，大數據是指從多個來源以大量速率生成的大量數據。現在，這些數據無法由關係資料庫之類的傳統資料庫管理系統處理。大數據是可以通過Spark和Hadoop等工具解決的問題。這些是開源軟體，可用於處理數據集以及分發與大數據相關的存儲。
5.數據整理和可視化：
數據處理被定義為一種數據形式到另一種數據形式的轉換。這主要是在原始數據上完成的，以便於理解和使用。可以將數據可視化視為通過統計圖形，曲線圖和信息圖形來形成和研究數據分析的可視表示形式。為了獲得有意義的數據集以改進業務的不同部門和領域，引入了一種將數據安排到信息報告中的過程，這稱為數據報告。
因此，您可以找到學習數據分析並符合數據分析師職位所需的所有技能。數據分析師的工作作為職業選擇是很有趣的選擇，也是非常有益的。但是，僅學習上述所有技能不足以成為數據分析師。具有所有這些技能的專業知識是邁向數據分析職業資格的重要一步。但是還需要執行其他幾個步驟，只有將所有這些步驟結合在一起，才有資格從事數據分析工作。
成為數據分析師的分步指南
考慮到每天在全球範圍內從臺式機，智慧型手機和許多IoT設備生成的數據量，政府和私營部門都必須依靠數據分析師來處理和處理數據。操縱這些數據。在職業選擇方面，選擇數據分析職業是一個相對較新的方向。但是，這並不意味著它是無法實現的。在數據分析師執行數據分析時，他們通常會這樣做以建立使用機器學習和深度學習協議的預測模型。數據分析師的職責還包括確定哪種模型最適合所分析的哪種數據。由於所有模型都是當前或未來社會的近似表示，它們需要進行微調，因此需要依靠數據分析師的數學專業知識。因此，有很多事情要考慮並考慮其重要性。因此，下面是成為數據分析師所需的具體步驟。
1.從早期階段進行準備：
準備工作始終是實現目標的基本步驟，這比儘早開始準備工作要好，也就是說，甚至在您去任何大學學習或聘請數據分析師之前，做準備都比這更好。課程？如前所述，使自己精通Java，Python，R等廣泛使用的程式語言是一個不錯的起點。同樣，學習統計和數學方面的基礎知識也可能對您有利。
2.具有本科學歷：
擁有計算機科學，統計學，信息技術，數學甚至數據分析（如果有）的任何學科的本科學位將對您有所幫助。這是因為，最有資格獲得數據分析工作的學生來自這些學科，以至於即使這些學科中的任何一個輔修課程也將從中獲利。除了學習您的本科學位，尋找實習機會，並要求您的前輩或教授幫助您獲得學習數據分析的機會或幫助您從事數據分析的職業，這將是您的明智之舉，因為您會獲得更多的經驗對您來說越好。
3.獲得入門級的數據分析工作：
大型公司經常被尋找來尋找學生或新生來填補空缺的數據分析入門級工作。因此，需要初級數據分析師和初級數據分析師的職位從事數據分析工作。現在，對於這些工作，數據分析課程可能會有所幫助，因為沒有比使用數據分析課程更好的學習數據分析的方法了。優秀學習對此是一個很好的機構，因為出色學習數據分析課程不僅高效，而且可以有效地使您輕鬆地從事這些入門級工作。
4.獲得碩士學位或博士學位：
擁有碩士學位或博士學位將非常有幫助，因為在數據分析職業中，受僱於公司經常尋找的人，受高等教育的機會要好得多。
5.升職：
這些額外的學歷和高等教育，再加上經驗，可以真正促進您的數據分析事業發展，從而使您獲得急需的晉升機會。將技術技能與領導素質相結合，將為獲得更好的機會鋪平道路。學習提到的所有技能是關鍵因素，這些僅僅是使自己獲得如此高需求的數據分析師工作的附加條件。
結論
在技術日新月異，瞬息萬變的時代，跟上所有最新技術的步伐變得至關重要，數據分析技術也是如此。為了成為一名數據分析師，讓自己意識到圍繞趨勢而發生的所有創新是非常重要的，並且在做出決定的同時緊記這些決定是數據分析師的主要職責之一。由於這是一個新興領域並且相對靈活，因此有機會學習很多知識，並且沒有比學習數據分析師課程更好的學習數據分析的方法，因為歸根結底，在處理我們所有的研究和工作，按照我們自己的時間表學習數據分析是一項艱巨的工作。很棒的學習提供適當的指導，GreatLearning數據分析課程可幫助您發展壯大並隨時了解我們周圍發生的所有最新技術創新。因此，如果您需要使自己有能力從事數據分析師工作的指南或系統方法，那麼加入機構至關重要。
總而言之，上面已經明確指出了成為數據分析師時需要牢記的所有要點，這些步驟將幫助您更好地了解該領域。
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