快来测测你是不是做数据分析那块料!

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数据分析领域的热潮以及相当丰厚的薪水的推动下,很多人都在各自的领域中从事了数据分析师的工作。但不幸的是,仍然有很多有抱负的人不确定要成为出色的数据分析数据分析师所需的技能。

成为数据分析师是许多人的梦想,但要克服这个梦想需要付出很多。需要具备完整的技能才能将其融为一体,而这一切都使我们成为数据分析师的角色的必备条件。

考虑到这一点,简单介绍一下数据分析师所需的所需要的顶级技术和非技术技能。

【技术能力】

统计

数据分析师需要熟悉诸如分布,统计测试,最大似然等工具。统计知识将使数据分析师能够理解哪种技术将是解决其问题的有效方法。借助统计数据,数据分析师可以帮助利益相关者进行决策,设计和评估实验。

编程语言

作为数据分析师,我们将对Python或R等工具以及SQL等数据库查询语言有很好的了解。在执行编程活动的各种任务时,我们将保持舒适。我们还应该能够同时处理其计算和统计方面的问题。

数据提取,转换和加载

数据分析师的任务包括数据的提取,转换和加载。从多个来源提取数据,然后出于查询和分析的目的将其转换为适当的格式或结构以进行存储。最后,将数据加载到数据仓库中以进行分析和执行其他操作。为了扮演这样的角色,数据分析师需要具备所有这些技能。

数据整理和数据探索

本质上,存储在数据仓库中的数据是非常不一致的。这些杂乱而复杂的数据集需要清理和统一以便于访问和分析。此过程称为数据整理。接下来,进行数据探索,以使我们理解所收集的数据并找到问题的解决方案。

机器学习和深度学习

作为数据分析师,我们需要对各种有监督和无监督算法有很好的了解。建立这样的精确模型为组织提供了更好的机会来识别可获利的机会并避免未知的风险。如今,大多数组织还要求获得深度学习的知识,因为它将传统的机器学习方法提升到了一个新的水平。

处理大数据的框架

如今,以高速生成大量数据。开发机器学习和深度学习模型需要此类数据。但是,那些数据可以是结构化的或非结构化的,而传统系统无法处理这些数据。因此,需要了解Hadoop,Spark和其他大数据框架以获取隐藏的见解。

数据可视化

为了以一种易于理解和视觉吸引的格式显示数据,数据分析师必须具有多种数据可视化工具的知识。Tableau和Power BI是提供良好直观界面的最常用工具。

【非技术技能】

沟通技巧

数据分析师需要以比其他任何人都更好的方式理解数据。他必须成功地履行其职责,并最终从组织的服务中受益。

为了实现此目的,对于他来说,以最简单的方式将对数据的理解传达给非技术用户至关重要。只有拥有出色的数据分析师沟通能力才能实现这一目标。

商业知识

除了提高技术技能外,还要求个人具备业务领域的必要知识。否则,个人将无法有效地传播这些技能。为了维持和发展业务,需要一名数据分析师来认识潜在的挑战和需要解决的问题。另外,为了探索新的机会,需要强大的商业头脑。

数据直觉

这可能是数据分析师需要的重要非技术技能之一。数据直觉意味着了解隐藏的模式并知道该值在未经开发的数据位堆中的位置。这种技能具有丰富的经验,可以使数据分析师的工作效率更高。

包装

被誉为“本世纪最性感的工作”,身为数据分析师并非易事。成为一名优秀的数据分析师需要付出一些不为人知的努力,我们需要掌握一些不同的技能。但这当然也不难。只要不断的在路上前进,迈出第一步,我们就会成功。

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