如何成为数据分析师-{下拉词

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

1. 高级数据分析师证怎么考取？
2. 如何学习成为一名数据分析师？
3. 作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？

高级数据分析师证怎么考取？

数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注CPDA项目数据分析师***考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。 　　考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。

如何学习成为一名数据分析师？

数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。

目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。

这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数、概率统计、时间序列分析等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。

学习不光要用苦工，更要使巧劲，我们需要精心设计一条有效的学习路径，沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。

我想，一条科学的学习路径应该是这样的：

第一阶段：python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？

笔者作为一个有幸在数据分析与建模领域摸索过的数据从业者，有一些总结与思考。成为优秀数据分析师的道路千万条，其中比较扎实的一条便是从最底层的数据开始做起，积累对数据的认识，了解整个数据生命周期的全貌以及数据生态链都有哪些环节。

当理解了数据是如何产生、存储、使用和销毁的，就会知道为什么公司的数据会有一定的存储周期，为什么有价值、高质量的数据会这么稀缺，为什么数据处理环节如此耗时却又至关重要等等。而这些，恰恰是一名优秀的数据分析师需要懂得的。

以下就抛砖引玉，简单分享一下我所理解的数据分析师成长之路和必备知识技能。先上一份数据分析师成长的路线图，看看在不同阶段的数据分析师都应做到什么。

那么从数据分析的菜鸟，一路升级到优秀的数据分析师，需要哪些知识和技能呢？

知业务

数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的初始目标和最终归宿。要做到从业务中来，到业务中去，就要求数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程。

比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果对相关信贷产品的设计，***的申报、审批、发放、风控等业务流程，以及流程内诸如客户经理、审批人员、放款人员、贷后监督人员的职责分工和工作内容有一定的了解，便可以从庞杂的业务信息流中有的放矢地选取分析目标和有用数据，产出真正业务人员用得上、用得好的数据分析模型、策略和产品。

会分析

需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。在知识库中提前储备一些如对***析法、交叉分析法、综合评价分析法等基本的分析方法，以及回归分析法、聚类分析法、其他机器学习与人工智能算法等高级的分析方法，做到心中有数，随时可用。

而想要在数据分析之路上走得更远，成为专家乃至数据科学家，对各类方法的理解不仅要知其然，更要知其所以然。比如，构建评分卡常用到的逻辑回归模型，可以了解它的基本***设、损失函数、优化方法是什么，如何处理数据才能提高该类模型的稳定性和准确率，与其他可替代方法相比的优缺点等。

用工具

数据分析方法是理论基础，数据分析工具就是实现数据分析方法理论的抓手。面对越来越庞大的数据，仅仅依靠Excel等基础工具已无法满足需求，掌握更强大、专业的数据分析工具或编程语言（如BI、SQL、SAS、Python等）以及常用的数据分析库（如Python中的Pandas和Scikit_learn等），***完成数据分析工作，可以达到事半功倍的效果。

擅表达

虽然常常被忽略，但这可能是最为关键的一部分。一方面，多数分析成效不佳的问题都和前期同业务与开发人员沟通不足、理解不够有关。和相关业务人员、开发人员的沟通涉及业务术语与技术术语的翻译与转化，不同角色间思维方式和表达习惯的差异对数据分析师的沟通表达能力提出了很高的要求。

另一方面，撰写分析报告，将数据分析的结果和得出的观点借助文字、图表甚至影像简明而高效地传递给目标受众（经理、客户等），也是优秀数据分析师的必备能力。

懂管理

从一个数据分析项目的规划和启动，到中间的执行和监控，直至项目的报告和收尾，每一个环节都需要一定的管理协调能力。比如，在项目规划启动阶段，需要协调业务人员对需求进行分析，对现状进行评估，也需要组织分析人员对项目进行可行性分析，形成***书，还需要协调开发人员进行数据完备性调研。在合适的时间、以恰当的方式将有限的***调配到各项工作上，持续推进项目直至按时保质保量完成，无不考验着管理能力。

知业务、会分析、用工具、擅表达、懂管理，这些技能的磨练难以一蹴而就，最为直接的途径就是多参与项目，可以是手头正在参与的各种数据分析类工作，可以是Kaggle竞赛上的项目，甚至可以“无中生有”，就一些日常工作生活中的小事做一点探索，比如研究一下车牌拍卖数据来做一个竞拍策略，或利用Excel的宏模块做一些数据的自动化可视化展示。总之，get your hands dirty，行动起来，踏上成为一名优秀数据分析师的道路。

文源：数据治理周周谈

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