如何在美国成为一名数据分析师？ 完整指南

数据分析是当下的热门话题，无疑是 2021 年最抢手的职业。自从很多人开始讨论成为数据分析师的优势后，年轻人开始渴望更多地了解这个领域。 如果您是 python 和数据科学的初学者，upGrad 的数据科学程序绝对可以帮助您深入了解数据和分析的世界。

与任何其他职业一样，一个人必须掌握一系列技能才能开始他们的职业生涯，所以在开始成为数据分析师的旅程之前，让我们看看你应该知道的一切。 我们在这里解决您的所有问题，并让您全面了解这份工作简介。 通过浏览这篇包含数据分析信息的文章，做出明智的决定。

数据分析师的角色

公司聘请数据分析师来收集、处理和分析大量数据。 这些专业人员是组织的看门人，可以帮助利益相关者了解数据以做出业务决策。 人们可以借助数据分析识别出若干事实和趋势。 他们通过评估数据来解决问题和回答问题，从而提高公司的产量。 因此，在根据数据得出结论后，他们会准备一份分析报告并将其提交给管理层。

职位描述

数据分析师负责维护和设计各个部门的数据库和系统，创建仪表板，编程，使用 Tableau 和商业智能软件等工具。 大多数数据分析师与管理层、IT 团队或数据科学家合作，收集或清理数据以获得业务洞察力或发现趋势。

数据分析师的职责

数据分析师负责维护数据库和数据系统，其中还包括修复代码中的任何错误和其他问题。 他们重新组织来自主要和次要来源的数据，使其更具可读性。 数据分析师使用统计工具来理解数据并关注可能对公司有价值的趋势或模式。 除此之外，他们还与人合作，为数据治理制定新政策，并提出系统修改建议。

成为数据分析员的步骤

如果您想知道如何成为一名数据分析师？ 完成下面给出的步骤以获得更清晰的画面，以确定它是否适合您的职业道路。

• 将数据分析作为你的职业，你首先需要的是数学、统计学、计算机科学或其他同等领域的学位。 但是，您甚至可以拥有其他学科的学士/硕士学位，如心理学、经济学等。
• 学习数据分析工作所需的技能。 您将进一步了解这些技能。
• 证明您的技能至关重要。 因此，请考虑从提供认证的来源学习，或者做一些您可以在您的投资组合中使用的项目。
• 作为该领域的新手，你需要获得第一份工作来创造你的突破。 完成学习部分后，立即开始寻找入门级数据分析师的工作。
• 最后，攻读数据分析硕士学位，让您的职业生涯更上一层楼。 硕士学位承诺更好的工作机会和更高的薪水。

数据分析师所需的资格和技能

1. 编程语言

编程语言用于数据分析，用于数据可视化、统计分析、数据收集和数据清理。 数据分析师已知的两种最常见的编程语言是 SAS 和 R。有多个训练营、Youtube 视频和课程可以让你精通这些语言。

2.数据可视化

数据分析的一个关键部分是数据可视化，您必须了解如何为您的受众使用适当的图表和比例。 这项技能会随着时间的推移而发展，只有当每个人（包括非技术人员）都了解您的数据发现时，您才能认为自己是成功的。

3. 数据清理、挖掘和整理

有时，数据分析师需要清理数据并使用编程语言对其进行处理。 当专业人员必须收集未整齐存储在数据库中的非结构化数据时，就会出现这种情况。

4. 数据库查询语言

数据分析师必须具备该领域所需的查询知识的良好知识。 因此，数据分析师使用一些最常见的语言是 SQL 和其他变体，例如 PL/SQL、PostgreSQL 和 T-SQL。

5. SQL 数据库

数据分析师使用有助于分析的数据存储从不同的表中提取信息。 SQL 就是这样一种关系型数据库，包括结构化数据。

6. 数据仓库

数据仓库与查询语言一起用于查找和管理数据。 数据分析师使用多个来源创建这些数据仓库，他们通常在后端部门工作。

从世界顶级大学在线学习数据科学课程。 获得行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。

7.机器学习

尽管机器学习不是大多数数据分析师工作的预期技能，但它是您的武器库中的一项出色技能。 如果数据分析师擅长机器学习，他们就会成为非常有价值的专业人士。

8. 沟通技巧

如果您擅长编程、创建报告和分析数据，但您无法传达您的发现，公司将如何从您的技能中受益？ 因此，有效和顺畅的沟通是数据分析师的一项基本技能，因为您必须解释您的数据。

9.批判性和创造性思维

数据分析师应该展示数据和事实并提出新问题以加强公司的理解。 因此，分析和创造性思维对于分析数据和思考创造性观点变得至关重要。

数据分析工具

• Tableau ：此工具可用于聚合和分析数据。 它通过为每个人创建不同的仪表板以及创建可视化来帮助数据分析师。
• Github ：如果您不是认证计划的一部分并且需要有效的方法来证明您的能力。 在 Github 上创建一些项目将帮助您设置您的投资组合，因为它是一个有助于构建和共享项目的平台。
• AWS S3 ：云计算服务正在兴起，AWS（亚马逊网络服务）就是其中之一。 数据分析师使用它来存储和检索大量数据。
• 谷歌分析：GA或谷歌分析是面向客户的，数据分析师可以很容易地理解客户数据。 这些数据集有助于改进登录页面上的号召性用语 (CTA)。
• Jupyter 网络系统：Jupyter notebook 用于数据分析师测试和运行代码。 由于降价功能，非技术背景的人更喜欢更简单的 Jupyter 版本。

工作前景

变化是唯一不变的，所有数据分析师都应该为变化做好准备，因为他们的角色每天都在变得越来越高级。 经验丰富的数据分析师从数据分析师转变为数据科学家。

市场研究分析师和管理分析师是两个将分别增长 18% 和 11% 的职业。 数据分析师的角色在所有工业领域都变得至关重要，使其成为组织不可或缺的一部分。 随着公司和个人不断产生数据，对数据分析师的需求将在未来几年继续增长。 到 2026 年，全球数据分析市场预计将以 28.9% 的复合年增长率增长，创造收入 1329.038 亿美元。

结论

数据分析师是当今薪酬最高的工作之一，全球对这些专业人士的需求很大。 这是成为数据分析师的最佳时机，因为公司严格雇用这些人以提高他们的利润。 一旦您拥有所需的所有正确技能和资格，您将永远不必担心诸如“如何获得数据分析师工作？”之类的问题。 或“我如何才能开始从事数据分析师的工作？” 因为优惠会来敲你的门！ 在获得学士学位并进入就业市场后，您应该报读理学硕士数据科学课程。 这将使您比同龄人更具优势并带来新的机会。 利物浦约翰摩尔大学的数据科学理学硕士或商业决策数据科学专业证书课程是希望在继续其专业承诺的同时提高技能的有志者的两个绝佳选择。