成为数据分析师,必须有相关专业学历吗?

数据分析师,并不需要数据分析学位,千万不要被误导。

尽管您不需要数据分析学位,但您需要具备一些专业技能。包括编程,统计和对业务部门的理解,这三个成为数据分析师的重要技能。

您必须具有丰富的数学和统计知识,才能检查数据中的趋势和模式并使用不同的方法来操纵它们。要处理大量数据,您需要有编程技能。

最终,无论您是否拥有正式学位,还是通过项目工作自己开发严肃的数据分析技能都没有关系。

1.请参阅如何在任何地方获取资源

了解各种文化和学习机会,并了解适合您的学习风格的文化和学习机会。根据您想学习的方式设置例程和路径。了解您的位置以及必须走的距离。《数据分析指南》全面介绍了您需要发展的数据分析技能,并提供了免费在线学习的良好资源清单。(我们还可以添加一些其他资源)。您将考虑不断地学习有关数据分析的更多信息。终身学习者是最好的数据分析师。

2.学习编程语言

我们建议您至少学习一种编程语言作为基础,以便您可以开始大规模使用数据。强烈建议新兴数据研究人员从拥抱R或Python开始。

这些语言仍然是争夺数据分析师的首选语言。由于python在各种情况下的多功能性,因此某些与数据分析无关,它具有灵活性,易用性,易学习性和高效性。R是一个旨在优化的技术环境,但众所周知,它对于数据分析而言更难理解。

3.了解统计基础

作为一名数据分析师,您将被期望使用统计方法来分析和解释数据。要从较大组的较小数据集中获取信息,您需要了解统计信息。这是数据分析的基本定律。您应该了解这些方法以及概率中的一般思维方式。

4.找出数据对特定行业的意义

最好的数据分析师除了能够处理大型,复杂的数据集外,还常常了解其工作所在的企业或实体的复杂性。

将您对数据分析的理解与领域专业知识相结合,以揭示特定行业。您想了解一些自己感兴趣的东西,然后开始使用数据分析方法。

5.在现实世界中构建项目

了解您的知识并开始构建有趣的数据分析项目组合。检查不同的观点和问题,并与他人进行有趣的分析。使用WordPress(Github帐户)之类的工具来建立网站并开始应用您在理论上获得的技能。

6.网络与知识科学的思考

无论是在本地会议还是在更广泛的会议(例如O'Reilly Strata)上,您都希望与数据分析文化相遇。开始联网并了解数据分析中的机遇,并开始与人们互动并向他们学习是很重要的。您将要与招聘公司的人员或有数据分析需求的人员建立合作伙伴关系。如果您可以创建专业水平的项目,甚至可以将自由视为数据分析师。

7.准备评估数据分析

在扩大您的网络并创建杰出的投资组合之后,您将希望开始寻找工作。在此阶段,您应该集中精力掌握和传输数据分析采访过程。Springboard已为信息科学领域的访谈准备了详细的指南。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。