大数据分析师必备技能：系统学习指南

如何学做数据分析

数据分析师是一个综合的岗位，除了熟悉业务，还需要掌握多项技能，例如Excel、SQL、统计学及SPSS，R/Python，海量数据的情况下需要在大数据平台下分析，所以还需要掌握Hadoop相关的技术，如Hive、HBase等。由于涉及的技术较多，一下都学完不现实，所以，学习数据分析建议分成三个阶段进行：

1、商业数据分析

2、涉及算法的数据挖掘

3、大数据平台下的分析

阶段一：商业数据分析

对于大部分公司来说，数据量不是很庞大，数据分析通过Excel，SPSS等工具就可以搞定，此时需要掌握的技能有Excel、MySQL、统计学及SPSS。

学完这些技能后，可以去很多公司做一名商业数据分析师，支撑市场部、运营部等的数据分析工作。

1、Excel

Excel这部分需要学习的内容有3块：Excel公式、数据透视表及Excel数据图表。

说明：关于每一块需要掌握哪些技能，可以看我的另外一个回答：零基础如何入门数据分析？

关于Excel的书籍、教程有很多，找几本经典来学习一下，重要的是练习，看完教程后，一定要自己动手做一遍，才有可能掌握。

推荐书籍：

《谁说菜鸟不会数据分析》系列

《Excel图表之道:如何制作专业有效的商务图表》

《别怕，Excel VBA其实很简单》

2、MySQL

作为数据分析师，需要跟数据打交道，所以懂点SQL也是必要的。

关于SQL的书籍、免费资料也有很多，这里推荐2本，重点仍然是多动手练习。

推荐书籍：

入门书籍：《MySQL必知必会》，人邮出版社。

进阶书籍：《SQL进阶教程》，[日]MICK。

3、统计学

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：

1、统计学：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列。

2、多元统计分析：聚类分析、主成分分析及因子分析。

从上面可以看到，统计学学习可以分成两个阶段进行，统计学和多元统计分析，重点是多动手做题、思考。

推荐书籍：

第一阶段，推荐书籍，贾俊平的《统计学》，人大出版社；

第二阶段，推荐书籍，何晓群的《多元统计学分析》，人大出版社。

PS：数学零基础的童鞋，可以先看下《Head First 统计学》（又名《深入浅出统计学》）

4、SPSS

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

推荐书籍：

《统计分析与SPSS的应用》，薛微，人大出版社。

《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程》，电子工业出版社。

附：数据分析必备SPSS主要知识点。

推荐书籍：

《R语言初学者指南》，[英]Alian

F.Zuur

等，西安交通大学出版社

《R语言实战（第2版）》，Robert

I.Kabacoff

，人民邮电出版社阶段三：大数据平台下的分析

在一些大公司，海量数据的情况下，数据都是运行在大数据平台上（Hadoop），还需要懂MapReduce、Hive、HBase数据仓库等技术。当然这些可以在工作学习、积累。

回答完毕！

大数据分析师报考条件有什么

大数据分析师的考试通常要求考生具备一定的学术背景，拥有相关专业的学士或硕士学位是最基本的要求。这一要求确保了考生具备一定的理论知识和专业基础。

除了学术背景之外，实际工作经验同样重要。考生需要具备相关的工作经验和技能，这些经验可以来自于实习、项目经验或者实际工作中的应用。实际工作经验能够帮助考生更好地理解和应用所学的知识。

熟悉编程语言和工具对于大数据分析师来说至关重要。考生需要熟练掌握如Python、R、Hadoop和SQL等编程语言和工具，这些工具可以帮助考生进行数据处理、分析和可视化等工作。

此外，掌握数据分析方法和技术也是必不可少的。这包括数据挖掘、机器学习和统计分析等技术。这些方法和技术能够帮助考生从海量数据中提取有价值的信息，从而为企业提供决策支持。

值得注意的是，不同的证书可能有不同的考试要求和难度。因此，考生在备考过程中应查看官方网站或相关资料，了解具体的考试要求和备考指南，以便做好充分的准备。

总体而言，成为一名合格的大数据分析师，不仅需要扎实的理论知识，还需要丰富的实践经验，掌握多种编程语言和工具，并且具备应用数据分析方法和技术的能力。

学大数据的都需要考哪些证书？

可以选择阿里云等大厂的相关认证，比较有含金量。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，是不错的选择。

随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

云计算学习主要内容有：

①网络基础与linux系统的管理；

②优化及高可用技能；

③虚拟化与云平台技术；

④开发运维。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

2024年软考系统分析师备考指南分享（附备考资料）

欢迎准备在2024年5月下旬参加软考系统分析师考试的朋友们！这里有一个备考指南，希望能帮助大家顺利备考。请记得，备考资料在文末提供，多多利用！

系统分析师考试的考核标准一般要求所有科目达到45分的合格线。考试内容广泛，包括系统分析师所需掌握的知识点。

考试分为三个部分：系统分析师知识点、综合知识、案例分析和论文写作。备考策略如下：

系统分析师知识点部分，特点为范围广且考试时间长，需要对教材知识点进行记忆。先搭起整个知识框架，形成知识树，每天复习并完善知识体系，找出并攻克薄弱点。对于常考的重要知识点，如数据库、信息安全、分析模型和设计模型等，需深入理解并反复练习。考试出题灵活且偏门，强调对知识点的深入掌握和解决问题的能力，因此基础复习必须到位。计算题要求自己动手演算，并结合习题复习，以加深理解。

案例分析部分，包括5道大题（必答1题，选答2题），时限90分钟。备考策略是多练历年试题，熟悉答题规则，培养应变能力；对于技术主题，自己要总结组织语言；善于利用题目信息解题；保持良好心态，从容上场。

论文写作部分，要求从需求获取、需求分析、开发方法、设计模式、测试和集成等六个方面准备，准备时间建议为半个月。选择一个项目，准备一篇论文，提前搜集素材，锻炼写作技巧，平时手写练习，提高打字速度。在学习各项技术时，思考如何将其应用于项目中。论文准备的素材是组织成文的基础，准备好素材，写作不再是难题。

以上就是备考指南的内容，最后附上备考资料，包括学习计划、学习手册、历年真题和论文等重点复习资料，希望对大家有所帮助。请利用这些资源，为成功通过软考系统分析师考试做充分准备。