資料分析師必備技能都有哪些？

無論是哪個行業的工作者，都會有自己行業擅長的領域，以及需要具備的技能。對於一位資料分析師來說也是如此，只有掌握一些必備的技能，才能順利地完成相應的資料分析工作。那麼大家知道資料分析師必備技能都有哪些嗎？下面就挑其中最重要、也是最常用的兩個技能來為大家介紹一下。

1.資料分析師必備技能之程式設計

既然是做資料分析工作，那麼肯定就要有資料才行，可是資料從哪裡來呢？當然需要從網際網路上獲取。我們需要的資訊、資料就是從網際網路經過濾處理提取而來的。資料獲取這一過程就要用到Python爬蟲，爬蟲主要就是為資料分析中的資料獲取來提供幫助的，而Python就是程式語言的一種。

程式設計知識的難度是比較大的，對於資料分析師來說，如果能夠掌握程式設計這項技能，那麼學習其他知識的時候也會更加輕鬆。如果想要成為一位高階資料分析師的話，那麼一定要學會程式設計知識，這也是初級資料分析師和高階資料分析師的重要區別之一。資料分析師主要學習的程式語言為Python和R語言。其中Python是目前比較流行的程式語言之一，可用性較高，卻學習難度適中，很適合入門者學習。而R語言更適合統計分析、繪圖，都很適合資料分析師學習並掌握。

2.資料分析師必備技能之SQL

在學會程式語言之後，就可以著手開始學習SQL了。SQL其實就是資料庫，資料分析師既然是跟資料打交道，那麼就免不了要使用資料庫。就目前而言，普遍使用的資料庫主要有四種：分別是SQLite、MySQL、MongoDB、Redis。其中SQLite是一個檔案型輕量級資料庫，它的特點處理速度很快，更適合在資料量不是很大的情況下使用SQLite；MongoDB是一個面向文件的非關係型資料庫，功能強大、靈活、易於擴充；Redis是一個使用ANSIC編寫的高效能key-value資料庫，使用記憶體作為主儲存器；MySQL是一個應用極其廣泛的關係型資料庫，它是開源免費的，可以支援大型資料庫，很多中小型企業使用的都是MySQL。

以上就是為大家介紹的資料分析師必備的兩種技能，分別是程式設計和資料庫。其中程式語言的學習是有一定難度的，但是隻要掌握之後，再學習其他的一些知識就會更簡單一些，更容易理解和應用。另外，在上文也為大家簡單介紹了一下當前使用率較高的四種資料庫，大家可以根據公司企業的規模，或是自己的具體需求有選擇性地學習。