如何在美國成為一名數據分析師？ 完整指南

數據分析是當下的熱門話題，無疑是 2021 年最搶手的職業。自從很多人開始討論成為數據分析師的優勢後，年輕人開始渴望更多地了解這個領域。 如果您是 python 和數據科學的初學者，upGrad 的數據科學程序絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。

像任何其他職業一樣，一個人必須掌握一系列技能才能開始他們的職業生涯，所以在開始成為數據分析師的旅程之前，讓我們看看你應該知道的一切。 我們在這裡解決您的所有問題，並讓您全面了解這份工作簡介。 通過瀏覽這篇包含數據分析信息的文章，做出明智的決定。

數據分析師的角色

公司聘請數據分析師來收集、處理和分析大量數據。 這些專業人員是組織的看門人，可以幫助利益相關者了解數據以做出業務決策。 人們可以藉助數據分析識別出若干事實和趨勢。 他們通過評估數據來解決問題和回答問題，從而提高公司的產量。 因此，在根據數據得出結論後，他們會準備一份分析報告並將其提交給管理層。

職位描述

數據分析師負責為各個部門維護和設計數據庫和系統，創建儀表板，編程，使用 Tableau 和商業智能軟件等工具。 大多數數據分析師與管理層、IT 團隊或數據科學家合作，收集或清理數據以獲得業務洞察力或發現趨勢。

數據分析師的職責

數據分析師負責維護數據庫和數據系統，其中還包括修復代碼中的任何錯誤和其他問題。 他們重新組織來自主要和次要來源的數據，使其更具可讀性。 數據分析師使用統計工具來理解數據並關注可能對公司有價值的趨勢或模式。 除此之外，他們還與人合作，為數據治理制定新政策，並提出系統修改建議。

成為數據分析員的步驟

如果您想知道如何成為一名數據分析師？ 完成下面給出的步驟以獲得更清晰的畫面，以確定它是否適合您的職業道路。

• 將數據分析作為你的職業，你首先需要的是數學、統計學、計算機科學或其他同等領域的學位。 但是，您甚至可以擁有其他學科的學士/碩士學位，如心理學、經濟學等。
• 學習數據分析工作所需的技能。 您將進一步了解這些技能。
• 證明您的技能至關重要。 因此，請考慮從提供認證的來源學習，或者做一些您可以在您的投資組合中使用的項目。
• 作為該領域的新手，你需要獲得第一份工作來創造你的突破。 完成學習部分後，立即開始尋找入門級數據分析師的工作。
• 最後，攻讀數據分析碩士學位，讓您的職業生涯更上一層樓。 碩士學位承諾更好的工作機會和更高的薪水。

數據分析師所需的資格和技能

1. 編程語言

編程語言用於數據分析，用於數據可視化、統計分析、數據收集和數據清理。 數據分析師已知的兩種最常見的編程語言是 SAS 和 R。有多個訓練營、Youtube 視頻和課程可以讓你精通這些語言。

2.數據可視化

數據分析的一個關鍵部分是數據可視化，您必須了解如何為您的受眾使用適當的圖表和比例。 這項技能會隨著時間的推移而發展，只有當每個人（包括非技術人員）都了解您的數據發現時，您才能認為自己是成功的。

3. 數據清理、挖掘和整理

有時，數據分析師需要清理數據並使用編程語言對其進行處理。 當專業人員必須收集未整齊存儲在數據庫中的非結構化數據時，就會出現這種情況。

4. 數據庫查詢語言

數據分析師必須具備該領域所需的查詢知識的良好知識。 因此，數據分析師使用一些最常見的語言是 SQL 和其他變體，例如 PL/SQL、PostgreSQL 和 T-SQL。

5. SQL 數據庫

數據分析師使用有助於分析的數據存儲從不同的表中提取信息。 SQL 就是這樣一種關係型數據庫，包括結構化數據。

6. 數據倉庫

數據倉庫與查詢語言一起用於查找和管理數據。 數據分析師使用多個來源創建這些數據倉庫，他們通常在後端部門工作。

從世界頂級大學在線學習數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

7.機器學習

儘管機器學習不是大多數數據分析師工作的預期技能，但它是您的武器庫中的一項出色技能。 如果數據分析師擅長機器學習，他們就會成為非常有價值的專業人士。

8. 溝通技巧

如果您擅長編程、創建報告和分析數據，但您無法傳達您的發現，公司將如何從您的技能中受益？ 因此，有效和順暢的溝通是數據分析師的一項基本技能，因為您必須解釋您的數據。

9.批判性和創造性思維

數據分析師應該展示數據和事實並提出新問題以加強公司的理解。 因此，分析和創造性思維對於分析數據和思考創造性觀點變得至關重要。

數據分析工具

• Tableau ：此工具可用於聚合和分析數據。 它通過為每個人創建不同的儀表板以及創建可視化來幫助數據分析師。
• Github ：如果您不是認證計劃的一部分並且需要有效的方法來證明您的能力。 在 Github 上創建一些項目將幫助您設置您的投資組合，因為它是一個有助於構建和共享項目的平台。
• AWS S3 ：雲計算服務正在興起，AWS（亞馬遜網絡服務）就是其中之一。 數據分析師使用它來存儲和檢索大量數據。
• 谷歌分析：GA或谷歌分析是面向客戶的，數據分析師可以很容易地理解客戶數據。 這些數據集有助於改進登錄頁面上的號召性用語 (CTA)。
• Jupyter 網絡系統：Jupyter notebook 用於數據分析師測試和運行代碼。 由於降價功能，非技術背景的人更喜歡更簡單的 Jupyter 版本。

工作前景

變化是唯一不變的，所有數據分析師都應該為變化做好準備，因為他們的角色每天都在變得越來越高級。 經驗豐富的數據分析師從數據分析師轉變為數據科學家。

市場研究分析師和管理分析師是兩個將分別增長 18% 和 11% 的職業。 數據分析師的角色在所有工業領域都變得至關重要，使其成為組織不可或缺的一部分。 隨著公司和個人不斷產生數據，對數據分析師的需求將在未來幾年繼續增長。 到 2026 年，全球數據分析市場預計將以 28.9% 的複合年增長率增長，創造收入 1329.038 億美元。

結論

數據分析師是當今薪酬最高的工作之一，全球對這些專業人士的需求很大。 這是成為數據分析師的最佳時機，因為公司嚴格僱用這些人以提高他們的利潤。 一旦您擁有所需的所有正確技能和資格，您將永遠不必擔心諸如“如何獲得數據分析師工作？”之類的問題。 或“我如何才能開始從事數據分析師的工作？” 因為優惠會來敲你的門！ 在獲得學士學位並進入就業市場後，您應該報讀理學碩士數據科學課程。 這將使您比同齡人更具優勢並帶來新的機會。 利物浦約翰摩爾大學的數據科學理學碩士或商業決策數據科學專業證書課程是希望在繼續其專業承諾的同時提高技能的有志者的兩個絕佳選擇。