想成為數據分析師？ 這是掌握的頂級技能和工具

處理數字和發現模式已成為 IT 行業的黃金標準。 數據分析師工作需求旺盛，LinkedIn 的 2017 年最有前途的工作將數據工程師列為第 9 位，分析經理將其列為第 18 位。

Glassdoor 對美國 50 項最佳工作的另一項研究顯示，數據科學家位居榜首，數據工程師緊隨其後，排名第三，分析經理位居令人羨慕的第五位。然而，佔據榜首並不容易。 如果您想在這一重大職業發展中實現同比增長和豐厚的薪酬待遇，您需要大量的數據分析技能。

雖然互聯網上充斥著關於如何掌握數據科學、情感分析和快速跟踪機器學習等基礎知識的免費資源。 Analytics India Magazine 和 UpGrad 通過列出成為數據分析師所需的 5 項基本技能來幫助您擺脫困境。

擁有這些技能，讓自己在數據分析師工作中處於領先地位

讓我們從一些基礎知識開始：

學歷

不是每個人都能成為數據分析師。 你需要對數學和統計學有一種自然的傾向。 所有這些年學習微積分和概率的知識都會派上用場。 計算機科學學位總是一個額外的優勢。
統計學：要成為一名成熟的數據分析師，統計學的全面基礎是必不可少的。 擅長統計將幫助您深入了解算法以及何時應該使用它們。

複習應用統計學、線性代數、實分析、圖論和數值分析。 線性代數在回歸、理解數據結構以及為規範和預測數據建模準備數據方面發揮作用。

編程技巧

1) 統​​計語言：

SAS vs R vs Python ：在選擇分析工具時，這是一個讓大多數數據書呆子都頭疼的問題。 雖然 SAS（昂貴）和 Python（針對低規模數據處理收費）很容易學習，但 R（低級編程語言）憑藉其先進的計算能力、更好的圖形功能和先進的工具而勝出。

由於 R 是開源的，與 SAS 相比，特性和包可以快速添加。 R 蓬勃發展的另一個原因是它有一個龐大的生態系統支持它，以使其與豐富的功能保持同步。

專業提示：R 的商業吸引力使其成為家喻戶曉的名稱（閱讀：IT/技術重點公司），雖然 SAS 仍被企業廣泛使用，但這種統計語言正在流行。 但是 R 有一個陡峭的學習曲線。

2）查詢語言：

SQL：最古老的查詢語言之一， SQL 是一種通用數據庫語言，用於分析和事務查詢。 SQL 主要用於日常操作，無法支持 PB 級的數據。 Unity 教程等程序可以幫助您更深入地熟悉 PHP 和 MySQL。

Hive ：這種 Hadoop 查詢語言是由 Facebook 的數據基礎設施團隊發明的。 從 Hive 於 2008 年開源之日起，它就成為了業務分析師的熱門選擇。 與 SQL 相比，使用稱為 HQL 的 SQL 類型語言的開源數據倉庫解決方案可以支持 TB 和 PB 的數據。 缺點是它只支持結構化數據。

PIG： Pig 的最大優勢之一是它可以處理結構化和非結構化數據，並且可以在 MapReduce 上運行。 它是大多數傾向於編寫腳本的程序員的首選語言。 您需要做的是學習 Pig Latin，與 Hive 相比，它有助於更輕鬆地解決結構化/非結構化和半結構化問題。 這裡有一點歷史瑣事 - Pig 於 2006 年在 Yahoo 中創建，用於執行 MapReduce 作業。

專業提示： SQL 知識將有助於學習 Pig 和 Hive。

3) 腳本語言：

MATLAB：它是一種用於數據挖掘的語言。 有些人可能會爭辯說它的受歡迎程度已經下降。 把它放在你的武器庫裡不會有什麼壞處。 請記住，MATLAB 已經存在了很長時間，它是在 70 年代後期作為數據分析工具發明的。

Python：這是最流行的腳本語言之一，它的流行源於當前的堆棧。 核心庫 NumPy、SciPy、Pandas、matplotlib、IPython。 非常適合建模和分析。 但它有一個缺點——大型數據集的可擴展性。

專業提示： Python 擁有強大的社區，最適合用於抓取網站和數據工程。 你猜怎麼了？ 非常簡單，非編程背景的人也能掌握！

機器學習

機器學習 (ML) 不僅僅是一個流行詞。 它正在跨領域發現很多實用性並獲得巨大的牽引力，因此成為數據專業人員需要具備的一項基本技能。 在機器學習中，回歸、分類和分割是分析師應該關注的廣泛學習領域。

數據可視化

您擁有所有這些數據； 現在你如何把它變成現實？ 作為數據分析師，你的工作是製作令人回味的報告、發現趨勢並將這些發現傳達給高層。 要掌握的數據可視化工具有 Tableau、Microsoft Power BI、Oracle Visual Analyser、SAS Visual Analytics。 如果你喜歡 R，你可以使用ggplot 包來創建高度交互的圖表和圖形。
專業提示：不要只學習工具。 嘗試理解視覺編碼數據的動機。

數據分析初創公司指南

了解數據庫

本質上用於更好地了解客戶，數據庫分析通過各種工具從基本分析擴展到復雜的數據挖掘——地理信息系統 (GIS) 或文本分析。 分析數據庫的基本步驟是提取、清理、合併、分析和實現。

結帳：印度的數據分析師薪水

數據整理或數據整理

在開始從大量數據中提取洞察之前，必須清理數據。 說白了，就是需要有人做看門人的工作，也就是說，在分析之前手動清理數據並以統一的格式處理它。 到目前為止， excel已被用於清理和豐富數據，但斯坦福大學推出了一種交互式工具，一個名為 Wrangler 的正在進行中的工具。

專業提示：試一試 Wrangler，了解如何操作真實數據並將其導出以在 Tableau 或 R 中使用

數據分析師不需要像數據科學家這樣的高級技能。 但是，由於這些角色是多方面的，並且學習是一個持續的過程，因此有了額外的資源，您也可以成為初級數據科學家。

從本質上講，數學和統計學（32%）、計算機科學（19%）和工程學（16%）是數據科學家最重要的研究領域。 通常期望數據分析師精通 SAS 和/或 R 等語言。

建議具有計算機科學背景的人了解 Python、Hadoop 和 SQL 編碼。 此外，處理非結構化數據是數據分析師工作不可或缺的一部分。 習慣於非結構化數據庫是個好主意。 此外，數據分析師必須具備諸如培養商業頭腦或良好的溝通/演示技能等素質，因為這些技能將有助於保持領先地位。

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這篇文章最初發表在 Analytics India 雜誌上。