大資料分析師好學嗎？ 在哪裡註冊比較好？

資料分析師是做什麼的：1、支援各種常規或臨時資料分析需求;

2、提供各類業務相關的分析與建議;

3、通過建模，深入挖掘使用者或產品有價值的資訊;

4、與各部門溝通協調，提出各種新的資料分析專案或方案;

5、不斷改進資料採集、處理、分析、報告等流程的工作。

成長為一體優秀的資料分析師不僅需要紮實的技術基礎，還需要長期的行業積累，無法快速實現。 如果你想快速學習，你需要從以下要點開始：

資料庫

如果你去面試資料分析師的職位，超過95%的時間你會被問到關於資料庫的問題。

python and rPython 和 R 是主流的資料分析指令碼語言，掌握其中一種就足以應付大部分的資料分析工作。

資料視覺化資料視覺化是資料分析師工作的重要組成部分。 最重要的視覺化工具是眾所周知的 Excel如果你能在Excel中製作清晰易懂的圖表，你至少會被認為是合格的。

要成為一名優秀的資料分析師，您需要擁有應用數學、統計學和數量經濟學的學士或碩士學位。 所以還是通過這種大地方學習比較好。

隨著大資料的普及，或者說在大資料的影響下，很多企業開始真正重視資料，真正期待從資料中挖掘價值。 甚至許多公司已經將資料作為一種獲得競爭優勢的戰略。 資料真正價值的實現，與計算效率和儲存的發展速度有多快無關緊要。

必須要有“分析師”，可以說資料分析師不僅是“資料大廈”的整體設計師，更是建造“資料大廈”的工人。

資料分析師是最稀缺的人才，相信他們將成為未來10年最有朝陽的行業之一。 所以現在很多朋友都想轉型為資料分析師，很多畢業生也在準備成為資料分析師。 但是很多人不知道成為一名分析師到底需要什麼？

要踏入資料分析師，你可能只能從“工人”做起（這意味著在很長一段時間裡，你的工作內容可能很枯燥，你可能做的“技術”工作較少），慢慢地當你成為“技術工人”時，隨著行業相關知識和各種技能的積累，你會逐漸走上“資料設計師”的道路。 開始從事“高階”或技術性更強的工作。

1. 至少花三個月時間掌握該技術。

如果你想成為乙個“工人”，甚至是乙個熟悉的工人，你還需要很多技能，因為資料分析師也是技術工作。 我認為您需要至少花 3 個月的時間學習一些基礎知識。

1.花1個月的時間學習資料庫知識。

2、花1-2個月時間學習基本的統計知識。

3. 花 1 個月的時間學習一些 linux 知識。

4. 花 1 個月時間學習最基礎的資料探勘模型：

5、掌握乙個基本挖礦軟體的操作需要1個月的時間。

分析人員必須有持續學習的態度，因此在後續工作中也必須保持持續學習的態度。 堅持學習各種知識，而不僅僅是在技能水平上。

2. 選擇您感興趣的行業。

如果您已經在工作，請選擇此行業或相關行業。 這樣，您就擁有了行業經驗和業務知識，您將擁有優勢。 因為你更了解業務的“痛點”

因此，您對應該向企業提供什麼樣的資料有乙個相對好的想法。

如果你是學生，分析一下你的興趣愛好，並將它們與現在比較熱門的行業結合起來（指資料在這個行業也比較火爆）。

通過網際網絡學習，聊聊這個行業的商業模式、資料內容、分析點。 如果有機會，可以去一些同行沙龍或者分享一下，對這個行業的資料分析師或同行平時在做什麼有乙個清晰的了解。

相較於自己親身的知識儲備，更有針對性的補充知識。 在學校對同學的一句鼓勵：“你在學校學到的東西都有用，但學校沒有告訴你如何使用它！ ”

3. 開始尋找機會。

對於跨行業轉學的學生，當您準備好進行上述工作時。 開始尋找機會：

1.內部調動。

2.選擇中小型公司。 先開始，再練習。

當前，國家大資料戰略實施已進入落地關鍵期，大資料技術產業創新發展、大資料與實體經濟深度融合、大資料安全管理和法律監管進入關鍵階段。 目前，整個IT行業對大資料人才的需求還是比較大的，近年來相關方向的研究生就業形勢還是比較好的。

你可以從頭開始學習

零基礎可以學習大資料，至於學不好學，就要看個人情況了，每個人的學習能力都要了解能力，如果學習能力強的人應該學習應該覺得學習不難，不管學什麼，其實都是一樣的， 收穫需要努力，我的孩子沒有去光環大資料的基礎。

還行。 入門相對簡單。 資料分析不需要很強的理工科背景，但有市場營銷、金融、金融或零售背景的人會有乙個更開放的分析思維。

薪資待遇高。 具有 1 或 2 年工作經驗的大資料分析職位的平均月薪可以達到 13k 左右的水平。 職位的薪水與經驗呈正相關，年齡越大，價值越大。

該行業具有適應性。 資料幾乎應用於每個行業，而不僅僅是互聯 IT 行業。

我個人覺得0基礎學習大資料是很困難的，但是現在很多培訓機構都說可以0基礎學習大資料，可以在網上看一下。

從零開始學習大資料是非常困難的，因為大資料培訓涉及到數學、統計學和計算機程式設計的知識，如果你沒有理工科背景，如果你從純文科畢業，學習起來會非常困難，畢竟現在競爭這麼激烈，很多想以理工科背景轉行的人都很難， 而那些沒有基礎的人，就要更加努力。

這取決於你的心態。 如果你真的想學好，你應該了解課程，要學習的內容，要掌握的技巧，並找乙個好老師帶你。 但如果你只是一時興起，想想看。

我也是0基礎，我還是個文科生，還打算9月份學習加公尺谷教育的資料分析挖掘，而且我還在實地考察，我要去試鏡，可以找個夥伴一起合作，這樣大家一起學習就更容易了。

您好，是的，網際網絡上的資料每年增長50%，每兩年翻一番，全球90%以上的資料都是最近幾年才產生的。 根據 IDC** 的資料，到 2020 年，全球將擁有 35 ZB 的資料。 網際網絡是大資料發展的前哨站，隨著時代的發展，人們似乎已經習慣了自己的生活，通過網路獲取資料，便於分享和記錄和回憶，通過各行各業的不斷創新，大資料將逐漸為人類創造更多的價值， 現在零基礎學習詞知道魔術有12年的教學經驗和資源庫，相信只要努力學習就沒有難題。

可以學習，世上沒有什麼難的，只有怕心的人。 但是，目前培訓機構傻傻的混雜，有些機構在工具教學方面還算馬馬虎虎，培訓機構的老師大多根本沒有做過業務分析專案，很多思維方式可能會誤導你。 九道門比較正規，在Cassia Ming的領導下，專門從事資料分析服務，經常給企業提供培訓。

大資料分析師需要學習：JA-VA、大資料基礎、Hadoop系統、Scala、Kafka、Spark等; 資料分析挖掘：Python、MySQL、MongoDB、Redis、資料處理、資料分析等

大資料分析師是做什麼的

1.對資料進行處理。

資料處理的工具有很多，但基本上都避開不了Excel+SQL兩大核心。

2.了解業務。

如果你想幫助你做出決定，你必須首先了解對方在做什麼。 如何理解業務？ 通過資料看業務績效，與需求方溝通，參與需求方會議，輪換到需求方。

這些內容可以用流程圖+文件來記錄，以幫助您了解業務流程和細節。

3.直觀地傳達資訊。

要有效地向需求方傳達資訊，要用合理的方式傳達資訊。 視覺化是一種常見且有效的方式，這裡大部分需求都可以用Excel完成，但更建議掌握BI工具。

資料分析師需要學習統計學、程式設計技能、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等，還要熟練使用Excel，熟悉和精通至少一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報表的能力，並有紮實的SQL基礎。

1.數學知識。

數學是資料分析師的基礎知識。 對於初級資料分析師來說，了解一些與描述統計相關的基本內容，有一定的計算公式能力，了解常見的統計模型演算法就足夠了。

2.分析工具。

對於初級資料分析師來說，使用 Excel 是必須的，資料透視表和公式必須精通，VBA 是乙個加分項。 此外，最好學習乙個統計分析工具，SPSS作為起點。

對於高階資料分析師來說，使用分析工具是一項核心能力，是VBA的基本必備條件，其中至少一人必須熟練使用SPSS、SAS R和其他分析工具（如MATLAB）。

3.程式語言。

對於初級資料分析師來說，他們可以編寫SQL查詢，必要時還可以編寫Hadoop和Hive查詢，基本沒問題。 對於資深資料分析師來說，除了SQL之外，還需要學習Python，以事半功倍的方式獲取和處理資料。 當然，其他程式語言也是可能的。

資料分析師可以從事：IT系統分析師、資料科學家、運營分析師和資料工程師。

大資料分析師考試需要在工業和資訊化部教育考試中心授權的機構註冊。

大資料分析師簡介：

大資料分析師是指基於各種分析方法，對大資料進行科學分析、挖掘、展示和運用以支援決策的過程。

初級資料分析師申請條件：

統計學、數學、經濟學、管理學或相關專業大專及以上學歷; 有一年以上工作經驗; 品行端正; 身心健康; 學科。 初試、機考、報告考核合格，成績合格。 您需要請何志準備以下材料：

申請人的電子照片; 我有前面的兩邊; 我的學歷證書; 填寫培訓報名表1份; 準備好以上資料，發給報名單位相關大資料分析師招生老師; 同時，應支付相關註冊費。

大資料分析師的角色：

大資料分析師可以使企業對企業的現狀和競爭環境有清晰的認識，進行風險評估和決策支援，並能充分利用大資料帶來的價值。 因此，大資料分析師不再是簡單的IT人員，而是能夠參與企業決策發展的核心人員。

資料分析可以說是歷史悠久，簿記員先生在某種意義上也可以稱為資料分析師，分析經常賬戶、應收賬款、費用等，但這不是大資料分析，只是基於自身資料的統計，所以要了解大資料分析師的職責，就必須了解資料分析和大資料分析師的區別。