上海大数据MBA:数据分析职业的12项技能：您可能听说过某种形式的大数据——机器学习、云计算、预测分析等等。大数据和数据分析继续重新定义几乎每个行业，尤其是在各个领域的各种规模的组织都希望在 COVID-19 大流行之后适应生活。因此，数据分析师的需求量很大——预计该领域将在未来几个月和几年内呈指数级增长。
以下是从事数据分析和数据科学职业所需的 12 项技能：
1. 研究
如果您希望成为一名数据分析师，那么您将需要对研发有全面的了解和熟练程度。您应该知道如何研究特定信息、评估学术研究并为您的项目制定独特的策略。在数据分析领域工作时，了解在哪里可以找到高质量、可靠和真实的信息是必要的。
2.SQL
几乎所有的数据分析师在日常工作中都使用结构化查询语言，通常以其首字母缩写 SQL 来指代。从本质上讲，SQL 是一种用于输入和处理大量数据的高级计算工具。它比典型的电子表格软件更有效，无论您在数据分析领域从事什么工作，您都可能需要熟悉 SQL。
3.微软EXCEL
数据分析师被商业行业的专业人士广泛使用，还应该精通 Microsoft Excel，这是 Microsoft 产品套件中提供的电子表格软件。虽然大多数数据分析师都擅长使用其他计算工具，例如 SQL，但对 Microsoft Excel 的专业理解将帮助您作为数据科学专业人士与所有领域和所有技能水平的人一起工作。
4. 数据整理
数据整理是将原始数据转换为更广泛使用的格式的过程。例如，作为数据分析师，您可以获取原始数据并将其转换为 Microsoft Excel 电子表格，以便您的客户轻松阅读和解释数据集。为了进一步协助处理数据，请熟悉 Python，这是一种用于为您的组织或客户清理和打包数据的工具。大数据和数据分析持续增长，尤其是随着越来越多的企业优先考虑数据驱动的决策。您为组织或客户分析的每个数据集都需要不同的数据整理技术来有效地利用和解释数据。当您开始或发展您的数据分析事业时，请记住这一点。
5. 数据准备
当您作为数据分析师工作时，您的日常待办事项清单通常会包括数据准备。通常是利用数据的第一步，数据准备要求您从数据库中编译数据并将其分解为易于阅读、可解释和可理解的报告。在进行下一步 - 数据可视化之前，您通常需要完成数据准备。
6.数据可视化
作为数据专家，您可能喜欢查看数字并处理信息以更好地了解特定场景。然而，我们都是独一无二的，处理信息的方式不同——这就是数据可视化的用武之地。数据可视化需要分析师为普通读者直观地处理和编译数据。为了创建可视化，您通常会使用图形、图表和信息图表来转换和呈现您的数据，以便您的客户轻松消化和理解。
7. 数据管理
除了收集数据和生成报告外，您还可能负责数据管理。数据管理是随着时间的推移为您的客户安全地收集、维护和存储数据的过程，因为他们制定了数据驱动的预测和决策。您的客户可能会要求您使用新信息更新数据集，从而要求您熟悉特定的查询和编程语言。
8. 统计编程语言
根据您的数据分析角色或职位，您可能不仅需要了解多种编程语言，还可能需要成为特定语言的专家。我们之前讨论过 Python 作为一种用于数据整理的工具，但数据分析师也应该了解另一种编程语言 R。这些编程语言允许您以有效的方式评估大量数据，以便您的公司或客户尽可能快速有效地利用这些数据。
9.机器学习
与学习编程语言或提高数据整理技能不同，如果您想从事数据分析工作，机器学习不一定是必需的技能。但是，机器学习经验可以帮助您在竞争激烈的市场中成为更具吸引力的求职者。机器学习使用自动化技术和人工智能进行预测建模和分析。基于数据集，机器学习可以从字面上识别模式，通过减少人工工作来加速业务成功，并为您的团队提供独特的发现以做出数据驱动的决策。当您知道如何创建有效的机器学习模型时，您将在一个不断增长且需求量大的领域中脱颖而出，肯定会看到大量求职者涌入。
10. 解决问题
大多数专业人士，无论他们在哪个行业工作，都需要在遇到意想不到的挑战时成为熟练和创新的问题解决者。数据分析师也不例外。当遇到数据收集挑战或您的客户正在努力适当地利用他们的数据时，您需要开发一个优先考虑准确性和效率的创造性解决方案。
11. 公开演讲
大多数数据分析师想象自己坐在办公室环境中，倾注他们收集的数据，并将其编译成报告和可视化，以供其他人发展和改善他们的业务。您可能没有想象自己是一名公开演讲者，但数据分析师必须进行大量的公开演讲和展示。在许多情况下，您将亲自向观众展示和展示您的数据，而不仅仅是通过电子邮件或 PDF。通过成为一个知道如何向具有最佳影响的群体展示数据的熟练公众演说家，进一步将自己区分为对潜在雇主有吸引力的候选人。
12. 项目管理
当您监督数据收集并管理各种角色以实现集体目标时，对项目管理的透彻理解将使您和您的团队保持一致并了解情况。项目管理被称为领导团队完成不同里程碑以在时间表上完成计划的过程。此过程通常包括与您的团队成员举行各种会议，讨论里程碑状态、挑战和其他可能在整个项目中出现的项目。作为一名数据分析师，项目管理为您的团队提供了许多机会，以确保您的组织或客户所需的数据和统计数据被适当地收集并有效地评估以获得预期的结果。
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