什么是数据分析师?
数字时代带来了大量的数据. 数据通过可穿戴技术收集, 互联网饼干, 销售点设备, 调查, 以及许多其他数字技术. 这些巨大的信息库有可能提供对健康的见解, 习惯, 以及人们的态度, 但需要熟练的数据分析师来处理, 分析, 然后解读它们.
数据分析师获取原始数据并找到有助于推动业务或组织决策的模式. 数据分析师将努力解释结果并开发信息数据可视化和叙述. 数据分析是每个领域研究的重要组成部分. 在科学研究等领域，熟练的数据分析师需求量很大, 市场研究, 政治, 经济学, 医疗保健, 和技术.
数据分析师是做什么的?
数据分析师可以在公司或组织中担任多种职务, 但他们的主要工作是以一种易于理解和采取行动的方式收集和解释数据. 数据分析师的一些日常任务:
收集和分析数据
有效的数据分析需要高质量的数据. 数据分析师通常会在设计数据收集过程时考虑到未来的分析. 数据分析师从各种来源收集数据，如外部市场研究或内部数据库. 然后他们通过清理和组织数据来准备数据.
创建算法
现代数据分析利用专门的软件程序来存储和处理数据. 以便快速有效地整理数据, 数据科学家创建算法来对数据进行分类，并找到模式和趋势.
为业务决策提供基于数据的建议
一旦数据分析完毕, 他们将自己的发现应用于实际情况，为商业战略提供信息. 数据分析的大部分技能是理解收集数据的背景和应用结果的背景. 花时间了解自己所在领域的数据分析师可以成为团队中不可替代的成员.
创建数据可视化来展示您的发现
数据分析师使用图表创建数据的可视化, 图表, 以及其他视觉辅助工具，使利益相关者更容易获得复杂的数据发现. 数据可视化需要技术和创新能力.
使用机器学习进行预测
通过使用机器学习，预测建模可以帮助企业走在趋势的前面.
成为数据分析师的步骤:
如果你对获得数据分析学位感兴趣，下面是你应该采取的步骤.
第一步:获得学位
大多数数据分析师或数据科学工作至少需要学士学位, 不过有些需要硕士学位. 十大赌博网站提供 一个组合 商业数据分析学士到硕士学位 这可以帮助你在短短五年内获得学士和硕士学位.
第二步:建立你的技术技能
数据分析师将从逻辑、线性代数和统计学方面的培训中受益匪浅. 数据分析还需要在编码和可视化工具方面有很强的技术背景. 花点时间学习Python、R、SQL和Tableau等程序.
第三步:获得认证
充实简历的一个好方法是完成相关的认证来增加你的资历. 考虑通过微软获得认证或完成在线数据分析训练营.
第四步:积累经验
获得现实世界的经验是成为数据分析师的关键一步. 实习, 入门级工作, 或者甚至在当地组织做志愿者都是将你的技术技能付诸实践的好方法.
PBA的 职业发展 办公室支持学生在他们的领域寻找机会. 他们提供简历支持, 职业生涯辅导, 确保实习机会，帮助学生获得宝贵的经验.
步骤5:创建作品集
专业作品集是向雇主展示你真实、有形的才能的好方法. 用你创建的任何预测模型创建一个投资组合, 你所做的数据可视化, 甚至是你清理过的数据. 探索通常用于展示技术组合的在线站点.
6 .人际关系 & 应用
找到理想的工作需要一些时间, 因此，与你所在行业的其他人建立联系是一种非常宝贵的方式，可以建立联系并了解机会. 加入专业机构, 比如数据科学家协会, 能帮助你在这个领域遇到志同道合的人吗.
数据分析所需技能
- 分析技巧
- 解决问题
- 编码与编程
- 数据可视化
- 协作
- 机器学习与人工智能
数据分析的职业前景
根据 劳工统计局, 未来十年，数据科学工作岗位预计将增长35%, 这个速度比平均速度快得多. 数据科学领域是一个收入丰厚、利润丰厚的行业，现在是开始获得这些重要资格的好时机.