2021年,小白步入数据分析师的绝佳机会!

2021年,小白步入数据分析师的绝佳机会!

数据分析师!对统计和数学有浓厚兴趣的应聘者最期待的工作。随着数据呈指数级增长,数据分析现在已成为有吸引力的职业道路。

数据分析是超级技术,有趣且难以掌握。但是,以数据分析师的身份进入这个领域并不像你认为的那样具有挑战性。

首先,要知道眨眼之间就在生成数据。

确切地说,根据《 2021年新冠肺炎预防指南 》,数据分析师已经关键技术角色之一。

该指南还宣称,随着企业开始利用COVID-19恢复后的数据,对数据分析技能的需求可能会保持历史最高水平。从制造业到金融服务再到医疗保健和技术–对熟练的数据分析专业人员的需求预计会激增。

更不用说,教育部门,政府甚至非营利部门都在广泛寻找具有数据分析技能的人才。主要原因之一是因为每个组织和行业都迫切需要数据分析师来帮助分析数据,并将这些数据转换为数字,然后将数字转换为可操作的见解以及对组织的成功有益的推荐策略。

数据分析师所需的技术技能

疫情确实用事实展现出了所有行业对有效处理数据、支持战略计划和关键运营的专业人员的需求。随着行业以惊人的速度发展,对人才的需求也在增长。以下是有抱负的数据分析师在2021年找到一份工作所需要掌握的各种技能。

数理统计:有抱负的数据分析师需要在统计学,线性代数,概率和多元演算等概念上拥有扎实的基础。

编程技巧:Python编程在所有数据分析师中享有盛誉。大约66%的数据分析师认为使用Python感到很舒服。R还用于统计分析,这是数据分析师的另一种流行语言。对SAS拥有广泛知识是一个额外的好处,这是一个希望从事数据分析事业的个人需要掌握的编程语言。但是,从一种行业到另一种行业,选择一种特定的语言开始使用。例如,电信行业更喜欢使用R编程而不是Python和SAS,而对于金融服务,他们更喜欢使用SAS而不是R和Python,所以,不要拘泥于把某种语言学精,可以在工作中不断提升。

机器学习:你将要处理的数据会越来越多,日常任务中就可以包含更多的机器学习。尽管并非每个数据分析师都需要掌握深度学习或了解自然语言处理(NLP),但需要熟悉随机森林和k近邻等术语。

数据可视化:如果你无法用外行能理解的简单单词来解释数据,则数据将毫无意义,这是你需要了解Tableau等工具的主要原因之一,这些工具将帮助你将数据转换为图形格式,图形和图表,从而使业务涉众和决策者易于理解数据背后的逻辑。

分析工具:SQL,Hadoop,Pig,Hive和Spark等工具可以帮助你从数据中提取见解,并进一步提供用于大数据处理的框架。

数据整理:从多个来源收集数据后,你将意识到数据是混乱的。数据整理可帮助你清除数据并解决不完善之处,例如字符串格式,日期格式和缺少值。

业务敏锐度:必须具备深入的业务知识,这有助于数据分析专业人员将他们的研究和发现传达给利益相关者。借助数据,公司可以轻松地最小化成本,最大化效率并寻找新的商机。

数据分析对业务决策的价值

数据分析有权根据数据驱动的证据做出决策。当企业在组织内失败时,就会引起责任追究,没有人对公司负责。借助数据分析,可以排除一切决策陷阱,怪罪游戏,自我冲突,现状和错误观念。

数据具有提高基于逻辑事实和数字的决策准确性的能力。

在当今时代,我们发现企业在高度动态和多变的市场中运作。灵活性,敏捷性和责任感似乎是应对某些情况的关键参数。这只是意味着可以轻松做出决策,而数据分析则是实时进行的。

为自己找到更好的数据分析学习路径

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