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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析师的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python数据分析师的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析师的就业前景？
2. python数据分析师的就业前景如何？
3. 不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？

python数据分析师的就业前景？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有J***A那么多，所以还是比较有竞争压力的。

就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。

除了Web方面比起J***a、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。

就业前景不错。Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域的人来说， 深入地掌握 Python 是十分重要的，掌握后就业前景一片光明

python数据分析师的就业前景如何？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。

从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：

（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。

（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？

答案是肯定的，肯定可以，大专怎么了？别给自己设限。

如果你想去互联网行业，先包装一下自己吧，因为互联网还是挺看重学历的；但是你想去传统行业先做起来的话，也是一条不错的路。

你说你不会编程，完全ok，事实上就算会编程，在实际工作中用到的也不多，真去用python做数据分析的少之又少，会建模，会让业务用起来就行了。

企业为什么需要数据分析师? 试想一个企业内部包含跨部门的庞大数据量，怎样火眼金睛抽取有效数据，并将数据转化为清晰图表，呈现给管理者做决策呢？这时候就需要数据分析师了。

分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具得到全局的数据视图，对往期业绩进行分析，了解企业现在的问题并预测将来的发展，将最终结果呈现给企业的管理者，以***决策。

那么分析师需要掌握的技能有哪些？

1 SQL

SQL至关重要，你的SQL query 能力直接决定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因为提升有不同方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，可以是reporting等等，但是首先你得通过这行的门槛，那就是SQL。

2 Data Warehouse

DW（数据仓库）使我们的query能力又得到提升，并且保证了数据的安全性。数据仓库里的数据可以按需求排布成不同模型。

3 可视化工具(如FineBI）

以FineBI为例，不仅仅能简单拖拉形成图表，还包括连接多样性的数据源，数据转换清洗功能，建模，发布并分享等功能。

4 Excel

Excel其实做基础的还是很不错的，特别是财务类公司还是用的很多。

题主好像陷入了一个死区，Python和BI工具都能够做数据分析，但是各有优缺点，那为什么不两个一起结合起来用呢？

比如，我现在经常用Python在网上爬数据，然后用FineBI进行分析，有时候还用Python优化一下FineBI，结合两个工具的优点做起事来十分效率。

其实，Python这种伪代码性质的语言入门并不难，但是深入进去就不是什么简单的事情了，而且Python语言不能加密，但是目前国内市场纯粹靠编写软件卖给客户的越来越少，网站和移动应用不需要给客户源代码，所以这个问题就是问题了

BI工具的话，简单上手、灵活快捷，尤其是题主所说的FineBI、pentaho等自助化工具，傻瓜式操作很适合现在的数据分析小白入手，就算是掌握了R这种编程语言，也很适合拿来做分析工具

我非常同意上面一位答主的话，工具没有好坏优劣之分，在于这个工具适合什么样的人、做什么样的事情，想要在数据分析这一行做到一定高度，FineBI这种BI工具和Python这种编程语言绝对是要两者兼得的。

谢谢邀请！

答案是肯定的，即使不会Python编程也是可以从事数据分析岗位的。

目前数据分析岗位有两种工作方式，一种是***用各种数据分析软件进行数据分析（BI工具方式），另一种是通过算法设计和实现来完成数据分析（机器学习方式），在行业实际应用过程中，***用工具进行数据分析更加普遍一些。

通过BI工具来进行数据分析需要做好以下几件事情：

第一：业务建模。业务建模是BI数据分析的关键点，也是BI分析师需要重点掌握的内容。业务建模说到底就是一个逻辑问题，通过BI工具完成业务逻辑的分析是BI分析师考虑问题的出发点。业务建模需要掌握各种算法，这往往需要一个系统的学习过程。另外，不同行业的业务模型是不同的，也需要一段时间才能逐渐掌握。

第二：数据库知识。做数据分析是需要掌握数据库知识的，重点在于数据的提取，BI工具需要通过Sql语句完成对于传统关系型数据的提取，当然对于非关系型数据库（NoSQL）来说也可以通过中间件来完成操作，比如Hive就是一个不错的工具。

第三：数据呈现。数据分析工具往往都会提供丰富的数据呈现方式，对于***用工具完成数据呈现的分析师来说，如果想达到Python的灵活性还是需要下一番功夫的，毕竟呈现方式关乎用户的使用体验。

对于广大的传统行业来说，通过BI工具完成数据分析是比较常见的做法，其实Excel本身就能够完成大量职场上常见的数据分析任务。

目前大数据正处在落地应用的初期，大部分的数据分析任务依然是结构化数据分析，这种情况下，***用BI工具等进行数据分析是比较现实的选择，也是效率比较高的选择。

总之，即使不会编程依然可以从事数据分析工作，但是具备编程能力会明显提升自己的数据分析能力。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

python只是一个工具。

从事数据分析的工作，最重要是要有数据的思维以及分析的技巧。

如果不喜欢写代码的工作，可以通过自助式工具（如Tableau）从数据平台上提取出数据来做分析。

很多公司的业务部门提供有业务分析的岗位，这种岗位也是数据分析，但比较偏业务，日常工作主要是，向IT部门提取数需求，分析数据，解读解雇，撰写分析报告，等等。

建议最好进修一个本科学历，大专学历竞争力不强。

到此，以上就是小编对于python数据分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析师的3点解答对大家有用。