意义|你想成为一名数据分析师吗？数据集|编程语言|结构化|数据

数据分析无处不在。但是，如何学习以进入该行业的最佳方法是什么？从媒体到文章，再到职位发布，再到公司高层领导讲话，似乎无处不在的术语是“数据分析“。因此，如果您熟悉技术或者对学习有关技术的新知识感兴趣，那么可能会思考一下问题：什么是数据分析？一个人如何成为数据分析师？
数据分析是一个领域，涉及通过使用复杂的工具和算法，机器学习过程，数学，统计数据和其他类似领域，从原始数据中提取有意义的见解，包括使用情况，趋势，客户行为等。如今，数据分析在商业中的应用非常广泛。企业正在使用数据分析技术来最大化利润，建立自己的公司以超越其他公司，使他们的业务具有成本效益以及做出明智的业务决策。因此，由于数据分析师在制定业务目标时总是做出明智而有意义的决策，因此商业数据分析是一种幸运。
数据分析师的角色和职责是巨大的，并且从一个领域到另一个领域都有所不同，以至于人们可能会感到困惑：数据分析师到底在做什么？他是数学家还是统计学家还是计算机工程师？让我们看看数据分析师的角色和职责，或者数据分析师的期望。
1.识别并找出基于数据分析的问题，并查看它们如何对客户及其需求产生直接影响。
2.收集，清理和转换，从而处理来自许多不同来源的结构化和非结构化数据。
3.寻找数据模型中的模式，找出公司成长所需的机会和解决方案，并解决公司面临的问题。
4.数据分析师的工作包括讲故事的能力，这意味着他们应该能够以他们可以理解的方式向涉众解释其理论和概念。

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因此，显然，基于数据的决策并为管理团队提供建议是数据分析师的主要职责之一。现在，要成为一名数据分析师，需要具备一些主要技能。由于数据分析师的职责很多，因此有资格获得数据分析师的技能也是如此。我们将讨论其中的一些。
数据分析师所需的技能——

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数据挖掘，数据分析，计算机编程，统计，机器学习，数据可视化，大数据分析等等，都是有助于数据分析师专业知识的领域。为了履行数据分析师的所有角色和职责，下面将对技能进行生动描述：
1.数学（包括统计，概率，线性代数）：
可以将数学视为数据分析技术的核心学科。这对于数据分析师而言很重要，因为在处理数据和构建数据产品时，我们需要查看数据并从数学角度确定其纹理和图案。如果要分析和可视化转换后数据的结构化形式，则必须具有良好的统计知识。线性代数也是学习数据分析不可或缺的一部分，因为它是机器学习的重要功能之一，在揭示大数据集的特征时非常有帮助。因此，为了学习数据分析，人们应该能够掌握数学的这些方面。
2.计算机编程：
为了构建数据模型的原型或修复复杂的数据系统，数据分析师课程必须包括对计算机编程的学习。通常被认为是学习数据分析所必需的重要编程语言和技术是Python，R，SAS，Perl，SQL以及其他近期和流行的技术。如果您想从事数据分析事业，那么确实有必要对任何一种或所有这些编程语言都有很深的了解。有许多数据分析程序可帮助您学习所有这些编程语言，并以必要的方式帮助您学习数据分析。如果您想参加数据分析课程，那么九道门将是一个不错的机构，因为那里的数据分析课程受到极大的赞赏。
3.机器学习：
机器学习是指以提供新数据的方式来不断学习或发展自己的方式来构建或训练计算机或系统。从推荐引擎到自动驾驶汽车等其他新技术，公司在很大程度上依靠机器学习来改善用户体验。简而言之，机器学习构成了人工智能的核心。借助机器学习，公司可以使他们的系统自动化，从而减少了人类的工作量，时间和精力，并使这些系统具有成本效益。数据分析师课程必须包括机器学习算法，因为它们有助于为公司的利益做出实时决策和高价值预测。
4.数据技能：
数据分析师的主要职责之一是始终访问，存储和处理数据。为了在处理数据时具有专业知识，SQL，MongoDB和Cassandra等数据库的知识非常重要。接下来是大数据，大数据是指从多个来源以大量速率生成的大量数据。现在，这些数据无法由关系数据库之类的传统数据库管理系统处理。大数据是可以通过Spark和Hadoop等工具解决的问题。这些是开源软件，可用于处理数据集以及分发与大数据相关的存储。