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你知道数据分析师报考条件吗?

36氪企服点评小编
2021-03-30 18:20
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   不知各位对数据分析感兴趣的小伙伴,有没有发现一个有趣的现象:一些基层/中层职场人士,在提升了他们的数据分析技能之后,在未来的薪酬谈判过程中,往往会占据优势地位:例如:数据分析技能+一般产品经理=成长的产品经理,数据分析技能+一般运营经理=成长的运营经理,数据分析技能+一般财务人员=一般理财师…即使你没有任何其他的工作经验,仅仅作为一个刚进入职场的数据分析师,你也会得到不错的薪水。讲到这里,我猜很多小伙伴肯定都按捺不住,想知道要成为一名数据分析师报考条件有什么?接下来就跟随小编一起看看吧。

你知道数据分析师报考条件吗?

一、数据分析师是什么?

   数据分析师是指通过获取、分析和解释数据,在数据中提取有效信息,从而向公司反馈有价值信息的人。几乎所有成功的企业都会聘用数据分析师,数据分析师可以为企业提供竞争性分析以及确定行业的发展趋势。

   简而言之,数据分析师通过对数据进行一系列处理,可以将有价值的信息反馈给公司,从而帮助企业立于强者之林。

二、 数据分析师报考条件是什么?

1、初级数据分析师有大专以上学历或从事统计工作的人员;通过初级和上机考试、报告考核,成绩合格。

2、中级数据分析师有本科及以上学历或初级数据分析师证书,或从事相关工作一年以上;通过中级和上机考试,成绩合格;通过中级实践应用能力考核。

3、高级数据分析师研究生以上学历或从事相关工作五年以上;获中级数据分析师证书;通过高级笔试、报告考核,获准高级数据分析师证书;获准高级证书后,专业领域工作五年,并有专业数据分析论文,经答辩合格,获高级数据分析师合格证书。

三、数据分析师需要哪些必备技能?

1、统计

统计作为数据分析的基石,自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。

2、数据可视化工具

(1)Excel

Excel是一款常用的数据显示工具。Excel中的数据分析功能非常强大,它包括描述统计、相关系数、概率分布、均值估计、线性、非线性回归、多元回归分析以及时间序列等功能。普通的数据分析人员掌握Excel这一类简单的可视化工具足矣。

(2)专业的可视化软件

D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是专业的可视化工具。如果,你想要成为专业的数据分析师,你必须掌握其中的一种或者几种。

(3)Python

学习过Python的人都知道,Python中有很多用于可视化的第三方库,例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。这些可视化库具有其优势,并已在实际应用中广泛使用。

3、大数据处理框架

如果你想成为大数据分析师,那么你一定要学会大数据框架的基础知识。大数据处理框架可以用于计算大数据系统的数据。

4,数据库

一些数据分析人员会专门清理数据。但如果你想出类拔萃,你就需要掌握每种算法的精髓——数据库基础。SQL是数据库中的核心技术。MySQL、SQL Server和Oracle是使用最广泛的数据库。

5,数据仓库

数据仓库在数据分析中起到至关重要的作用。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集,可反映历史变化。数据仓库具有集成,稳定,高质量的优势。基于数据仓库进行数据分析可以保证数据质量和数据完整性。

6,人工智能

从严格意义上讲,人工智能和数据分析师完全两种概念,不属于同一领域。因此,大数据分析科学家需要此技能。如果你是新手,这一块就可以先放一放。

人工智能所涵盖的知识过于广泛和深入,因此最好采用基于问题的学习方法。首先,选择问题。然后,找到解决问题的资源,并进一步了解解决问题过程中遇到的名词和知识。

7,机器学习

机器学习是人工智能的一个分支,它可以自动分析数据并从中获取规则,并使用规则来预测未知数据。它已被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析等领域。

8,数据挖掘技巧

操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能计划的核心应用程序,数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法,聚类算法,相关性分析,连接分析等,是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。

9.编程语言

精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。编程语言适用于所有类型的数据。大多数新奇的仪表板都可以通过代码或绘图软件来实现。

(1)R语言

R是一种开源并且免费的编程语言,其图形功能非常强大。如果你想要对海量的数据进行统计分析,R一定是最好的选择。

(2)Python语言

如果你想要在GPU上进行NLP或密集的神经网络处理,选择Python会更好。

(3)Java或Scala

如果你想要的得到一个面向生产的数据流解决方案,最好选择Java或者Scala。

10.撰写报告

编写数据分析报告是对数据分析的总结和介绍。报告内容必须完成呈现数据分析的原因、过程、结果和建议,供决策者参考。另外,我们在写报告时,切记不要只写数据结果,还应该写上明确的结论。

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