优秀大数据分析师必备8大技能

　　什么是大数据分析师?
 

　　简而言之，大数据分析师就是使用技术技能来分析数据和报告见解的人。
 

　　通常，大数据分析师可能会使用SQL技能从公司数据库中提取数据，使用编程技能来分析该数据，然后使用沟通技巧来将其结果报告给更大的受众。
 

　　这是一项令人满意的工作，薪水很高。成为大数据分析师还可以提供经验，这些经验可以帮助您晋升为数据科学家等更高级的职位。

　　所以你想成为一名大数据分析师
 

　　您已经决定要成为大数据分析师。也许您的目标是成为一名数据科学家，但是您知道许多入门级工作都是分析师角色。无论哪种情况，您都需要掌握大数据分析师的技能，才能到达理想的位置。
 

　　但是这些技能是什么?您需要了解什么?在优秀大数据分析师必备8大技能中，您将学习获得大数据分析师工作所需的八项关键技能。
 

　　我们将专注于技术，而不是工具(如Python，R，SQL，Excel中，画面等)，我们的重点将是什么，你需要做的数据分析，而不是怎么你做这些事情。
 

　　工具-的方式 -会因确切的角色，雇用您的公司以及最终从事的行业而异。您可以借鉴优秀大数据分析师必备8大技能中的大数据分析师技能，并使用所学习的工具来应用它们或适合您要涉足的行业。
 

　　优秀大数据分析师必备8大技能的研究来自于AAA教育大数据分析路径的规划。为了确保我们教授正确的技能组合，我们进行了大量研究以了解大数据分析师的实际工作。
 

　　这项研究包括针对数据角色的大数据分析师，数据科学家和招聘人员/招聘经理的访谈。我们还对该主题的现有研究进行了回顾。
 

一、数据清理和准备
 

　　研究表明，数据清理和准备工作约占数据专业人员工作的80%。对于那些认真从事数据工作的人来说，这也许就是关键技能。
 

　　通常，数据分析人员将需要从一个或多个源中检索数据并准备数据，以便进行数值和分类分析。数据清理还涉及处理可能会影响您的分析的丢失和不一致的数据。
 

　　数据清理并不总是被认为是“性感”的，但是将数据整理为解决问题的练习实际上可以带来很多乐趣。无论如何，大多数数据项目都是从这里开始的，因此，如果要成为大数据分析师，这是一项关键技能。

二、数据分析与探索
 

　　在所需的大数据分析师技能列表中列出“数据分析”可能听起来很有趣。但是分析本身是需要掌握的特定技能。
 

　　从本质上讲，数据分析意味着解决业务问题或需求并将其转变为数据问题。然后，您需要转换和分析数据以提取该问题的答案。
 

　　数据分析的另一种形式是探索。数据探索正在寻找可以在业务中带来价值的有趣趋势或关系。
 

　　探索可能以原始的业务问题为指导，但也可能相对没有指导。通过查找数据中的模式和斑点，您可能会偶然发现企业降低成本或增加增长的机会!
 

三、统计知识
 

　　概率和统计的坚实基础是重要的大数据分析师技能。这些知识将帮助指导您进行分析和探索，并帮助您了解正在使用的数据。
 

　　此外，了解统计信息将帮助您确保分析有效，并有助于避免常见的谬误和逻辑错误。
 

　　所需的统计知识的确切水平将根据您的特定角色的要求和所使用的数据而有所不同。例如，如果您的公司依赖于概率分析，那么您需要比其他方面更加严格地了解这些领域。
 

四、创建数据可视化
 

　　数据可视化使数据中的趋势和模式更易于理解。人类是视觉生物，大多数人无法通过查看庞大的数字电子表格来获得有意义的见解。作为大数据分析师，您将需要能够创建绘图和图表来帮助以可视方式传达您的数据和发现。
 

　　这意味着创建干净，视觉上引人注目的图表，以帮助其他人理解数据。这也意味着避免难以解释(如饼图)或可能引起误导(如操纵轴值)的事情。
 

　　可视化也可能是数据探索的重要组成部分。有时，您可以在数据中直观地看到某些东西，而这些数字在您仅看数字时就可以隐藏。
 

　　具有相同统计数据的数据可以产生完全不同的图(源)
 

　　这是非常罕见的发现数据角色并不需要数据可视化，使之成为一个关键的数据分析技术。
 

五、创建仪表盘和/或报告
 

　　作为大数据分析师，您需要授权组织中的其他人使用数据来制定关键决策。通过构建仪表板和报告，您将消除技术障碍，从而使其他人可以访问重要数据。
 

　　这可能采用带有日期过滤器的简单图表和表格的形式，一直到包含数百个交互且自动更新的数据点的大型仪表板。
 

　　职位的要求因职位的不同而有很大的不同，但是几乎每个大数据分析师的工作都会涉及生成关于您的发现的报告和/或构建仪表板以展示它们。
 

六、写作和沟通技巧
 

　　多种格式进行通信的能力是关键的大数据分析师技能。写作，说话，解释，聆听—在所有这些领域中都有很强的沟通能力将帮助您成功。
 

　　沟通是与同事合作的关键。例如，在与业务利益相关者的启动会议中，需要仔细的聆听技巧以理解他们所需的分析。同样，在您的项目期间，您可能需要向非技术团队成员解释一个复杂的主题。
 

　　书面交流也非常重要-您几乎肯定会需要写下您的分析和建议。
 

　　清晰，直接和易于理解是一项可以促进您的数据职业发展的技能。它可能是一种“软”技能，但请不要低估它-除非您能解释它们的含义并说服同事根据您的发现采取行动，否则世界上最好的分析技能不会值钱。
 

七、领域知识
 

　　领域知识是了解您所从事的特定行业和公司所特有的事情。例如，如果您在一家拥有在线商店的公司工作，则可能需要了解电子商务的细微差别。相反，如果要分析有关机械系统的数据，则可能需要了解这些系统及其工作方式。
 

　　领域知识因行业而异，因此您可能会发现自己需要快速研究和学习。无论您在哪里工作，如果您不了解所要分析的内容，将很难有效地做到这一点，这使领域知识成为关键的大数据分析师技能。
 

　　当然，这是您可以在工作中学到的东西，但是，如果您知道自己想从事的特定行业或领域，那么就可以建立起尽可能多的了解，这将使您成为更具吸引力的求职者，并且效率更高。员工一旦找到工作。
 

八、解决问题
 

　　作为大数据分析师，您每天都会遇到问题，错误和障碍。能够解决问题的方法是一项关键技能。
 

　　您可能需要研究一些正在使用的软件或编码语言的怪癖。您的公司可能存在资源约束，这迫使您在解决问题的方式上具有创新精神。您正在使用的数据可能不完整。或者，您可能需要执行一些“足够好”的分析才能满足迫在眉睫的期限。
 

　　无论何种情况，强大的解决问题能力对于任何大数据分析师来说都是不可思议的资产。
 

　　其他大数据分析师技能
 

　　“大数据分析师”的确切定义根据您要求的人而有很大不同，因此，并非每个大数据分析师工作都需要所有这些技能。
 

　　同样，某些公司可能要求的技能不在此列表中。我们在这里的重点是找到大多数大数据分析师角色所需的一组技能，以便为学生建立最佳的大数据分析师学习途径。
 

　　大数据分析师资格
 

　　一般来说，雇主将期望大数据分析师有学士学位的东西，并以定量/ STEM领域可以帮助程度。但是，学位不是必需的。大数据分析师的需求量很大，而雇主主要关心申请人的实际技能-如果您具有合适的技能和证明这一点的项目，则无需学位即可获得大数据分析师的工作。
 

　　人们通常会问，是否需要某种数据科学证书或对获取数据工作是否有帮助。答案是不。雇主主要关心技能，当我们与数十名从事该领域工作的人交谈时，没有一个人提到要看证书。
 

　　公司也不太在乎您所获得的任何证书。他们将寻找实际技能的证明。
 

　　大数据分析师要求
 

　　上面我们已经谈到的技能数据分析需要，我们已经解释了为什么你可能 并不需要任何纸质资格成为数据分析员。
 

　　但是，您需要做的是证明您拥有的技能。仅在履历表中列出您知道SQL和Python是不够的，即使这些是职位发布中列出的职位要求。您需要证明自己具备这些技能。
 

　　当然，最简单的方法是具有先前的工作经验-如果雇主可以看到您已经担任过大数据分析师，并打电话给您的前老板进行确认，那么您的状况就很好。
 

　　但是，如果您正在阅读优秀大数据分析师必备8大技能，则可能没有该领域的经验。在这种情况下，您需要的是潜在雇主可以细读的数据分析项目组合。拥有一个活跃的具有相关项目的Github帐户(并从简历中链接到该帐户)可能是建立投资组合的最快，最简单的方法。
 

　　您展示的项目应该是最好的，并且应该证明您具有优秀大数据分析师必备8大技能列出的技能。使用Jupyter Notebook或R Markdown文档之类的格式来展示您的代码，以及非技术招聘经理或招聘人员可以理解的书面说明和图表。(请记住，除了用于进行分析的技术技能之外，您还需要展示自己的沟通技能)。
 

　　您可以将这些项目与您所申请的公司联系起来越相关，则获得回电的机会就越大。
 

　　逐步成为大数据分析师
 

　　如果您认真地打算成为一名大数据分析师，并且从头开始，请不要担心!你可以这样做。这有助于采取逐步的方法。
 

　　1)了解R或Python编程的基础知识。在AAA教育，即使您以前从未编写过任何代码，我们在Python 和R中的大数据分析师学习路径也可以帮助您从头开始。
 

　　2)开始建设项目。尽早开始整理数据项目。这些早期的项目将帮助您巩固正在学习的技能并保持动力。在执行此处的后续步骤时，您应继续构建难度和复杂性不断增加的项目(AAA教育的学习路径具有内置的指导项目来帮助您完成此工作)。
 

　　3)添加更多高级技术技能。在AAA教育，我们的大数据分析师学习路径将按逻辑顺序将您带入所有这些技能，因此每种技能都建立在前一个技能的基础上，您不必担心接下来要学习什么。但是，如果您正在学习其他资源，请务必涵盖：SQL，统计信息，命令行和Git(除了特定数据的编程技巧和所选择的语言中使用的软件包)。
 

　　4)分享您的工作并与社区互动。这将帮助您学习，协作，并开始建立作为大数据分析师的“个人品牌”。共享您的工作可能会令人生畏，但您永远不知道合适的人碰巧遇到了您共享的一个很酷的项目，可以提供什么样的工作机会。
 

　　5)超越界限。掌握了基础知识之后，请确保继续推进项目，以学习新技能。不要一遍又一遍地进行类似项目的陷阱，因为您愿意做它们。尝试在每个新项目中包含至少从未做过的一件事，或者回到旧项目并尝试改善它们或增加复杂性。
 

　　成为大数据分析师

　　在优秀大数据分析师必备8大技能中，我们介绍了学习成为大数据分析师所需的知识。如果您想学习方法并建立成功完成大数据分析师工作所需的技术技能，请查看我们的交互式在线数据分析课程。
 

　　使用我们久经考验的方法进行交互式学习时，您无需离开网络浏览器，就可以编写真实的代码来分析实际数据。
 

　　在AAA教育，我们的愿景是成为世界上学习数据技能的首选。为了实现这一目标，我们精心设计了课程，向学生传授他们获得数据工作所需的技能。