7数据分析师的必备技能

今天大多数的公司实现数据驱动的商业策略的价值和需要人才提供洞察不断的收集信息。研究表明,分析师的需求只会成长为我们继续数字化物理世界。的美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)就业市场预测,数据分析师预计到2031年将增长23%。

如果你刚刚开始你的研究和思考如何让过渡到从事数据分析,你不是一个人。扫描网络数据驱动的位置是一个很好的起点,但许多分析师角色非常微妙,很难辨别哪些技能是最必要的投资。

在东北,我们分析硕士项目设计为学生提供他们所需要的专业技术知识和技能的组合,不仅在他们的工作,而且土地领域的领先地位数据分析。

其中的一些高级数据分析师的技能包括:

• 结构化查询语言(SQL)
• Microsoft Excel
• 批判性思维
• R或Python-Statistical编程
• 数据可视化
• 演讲技巧
• 机器学习

这是仔细看看上面七个必备技能数据分析师需要保持竞争力和成功的事业。

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基本技能需要一个数据分析师

1。SQL

SQL结构化查询语言,是无处不在的数据库语言,可能是行业标准的最重要的是数据分析师的分析技巧知道。语言通常被认为是“毕业”的Excel版本;它能够处理大型数据集,Excel无法。

几乎每一个组织需要有人谁知道SQL-whether管理和存储数据,涉及多个数据库(类似于亚马逊使用推荐的产品你会感兴趣,)或建立或改变这些数据库结构。每个月,成千上万的工作职位需要SQL技能是公布的,和别人的工资中位数先进坐超过SQL技能82000美元。尽管非技术专家可以受益于学习这个工具,如果你想使用大数据,学习SQL是第一步。

2。Microsoft Excel

当你想到Excel,首先想到的可能是一个电子表格,但是还有很多分析权力的引擎盖下这个工具。尽管Python编程语言如R或更适合处理大数据集,先进的Excel方法编写宏和使用VBA查找仍广泛用于电梯和轻小,快速分析。如果你工作在一个精益公司或创业,第一个版本的数据库甚至可能在Excel中。多年来,该工具仍然在每一个行业的支柱企业,所以学习是必须的。幸运的是,有一个伟大的免费资源丰富的在线帮助你开始,以及结构化数据分析类对于那些寻找一个更深的理解的工具。

专家提示:Excel和大数据集是有限的,所以学习统计编程语言通常是另一个必须移动在你的职业生涯作为一个分析师。

3所示。批判性思维

使用数据来找到你的问题的答案意味着找出问首先,这往往是非常复杂的。成功作为一个分析师,你必须像分析师认为。数据分析师的角色是发现和合成连接并不总是那么明确。虽然这种能力是天生的在某种程度上,有一些建议你可以试着帮助提高你的批判性思维技能。例如,问基本问题手头的问题可以帮助你保持接地时寻找一个解决方案,而不是激情冲昏头脑的解释比需要更复杂的。此外,重要的是,你还记得为自己想,而不是依靠什么已经存在。

4所示。R或Python-Statistical编程

任何Excel, R或Python可以更好更快的10倍。像SQL, R和Python可以处理Excel不能。他们是强大的用于执行先进的分析和统计编程语言预测分析对大数据集。和他们都是行业标准。真正的工作作为一个数据分析师,你需要超越的SQL和掌握至少一种语言。

所以你应该学习哪一个?R和Python是开源和免费的,和雇主通常不关心员工选择使用,只要他们的分析是准确的。因为它建于专门为分析,然而,一些分析师更喜欢R / Python为探索数据集和做特别分析。

专家提示:好奇SPSS或SAS吗?学习R或Python /这些工具被认为是最佳实践,因为像Excel, SAS程序是有限的。

5。数据可视化

能够讲述一个令人信服的故事数据是至关重要的让你的观点,让你的听众参与。如果你发现不能轻松快速地确定,那么你将很难获得通过。出于这个原因,数据可视化可以不成则败的影响时数据的影响。分析师使用引人注目的、高质量的图表和图形展示他们的研究结果是清晰、简洁的方式。表的可视化软件被认为是行业标准分析工具,因为它十分友好,令人耳目一新。

6。演讲技巧

数据可视化和演讲技巧携手并进。但给每一个人,并不总是自然而来的,没关系!即使是经验丰富的主持人会感觉他们的神经得到最好的。与其他一样,开发这些沟通技巧么?然后开始更多的练习,直到你进入你的槽。《福布斯》还建议为你的进步和设定明确的目标关注观众而不是展示自己的方式让更多的满意。

7所示。机器学习

作为人工智能和预测分析是两个的最热的话题科学领域的数据,了解机器学习已被确定为一个关键组成部分分析师的工具包。虽然不是每一个分析与机器学习,工具和概念是重要的知道为了获得成功。你需要有你统计编程技能下来在这个领域推进,然而。一个“开箱即用”的工具橙色还可以帮助你开始构建机器学习模型。

成为一个数据分析师

知道你需要哪些技能进入分析和开始使用数据是关键推进你的数据分析工作。行业对大数据嗡嗡作响,和这些受欢迎和组织正在寻找员工,short-in-supply技能。提高数据分析知识今天意味着更多的加长更多的金钱,从中谋取你在未来。

如果你真想做这个过渡到一个分析职业生涯,有很多方法,你可以开发这七个技巧来帮助你达到你的目标。你最终决定如何磨练这些能力将取决于现有的背景,你愿意投入的时间和资源,和你的个人目标。

当开始的时候,它可以帮助有抱负的数据分析师利用书籍和各种各样的免费资源。这样做可以使初学者更加熟悉的术语和建立一个强大的未来发展的基础。那些想要一个更精简进入该领域,然而,应该寻找机会来获得所需的技能和实践成为一个专家数据分析师。

最有效的方法之一是通过正规的教育。无论你选择追求在线课程,训练,或者一个先进的分析程度,进一步发展你的教育可以让你在这个竞争激烈的领域。

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这篇文章最初发表在2019年2月。它已经被更新为准确性和相关性。