如何成為資料分析師之課程學習篇

大資料時代已經在悄然間來臨了，大資料的飛速發展也為我們提供了更多的工作機會，資料分析師就是其中之一。顧名思義，資料分析師就是對資料進行分析處理，並得出相應結論，從而對企業的發展決策提供幫助的一種崗位。無數人對於這個崗位都非常的熱愛，那麼如何才能成為合格的資料分析師呢？除了必備的基本素質之外，還需要對專業技能進行學習，今天，小編就為大家介紹一下成為資料分析師所需要學習的課程。

1.技術學習

有幾個層面的東西要學，依賴於實際的場景和你希望達到的階段： 首先，你要學會從資料庫或者其它源頭獲取資料，很多資料分析師仍然依賴於IT人員獲取資料，但大資料時代，真的有必要自己動手了，因為依賴他人效率太低了，起碼你要會SQL，SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具，圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強，這是基本功，其實， SQL就能解決大多數統計取數問題。 其次，你要會一些資料分析工具，EXCEL是最基本的，其實大多數資料分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了，EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。 最後，如果你希望更深一層，那就學習R語言、PYTHON、SPSS，SAS等，他們提供了更強大的挖掘能力，可以幫你把統計學的資料探勘精髓發揮的淋漓盡致。 當然，如果有可能，你也要熟悉一下你所在企業的資料倉儲或大資料平臺，懂得一些基本的操作，對於你提升分析的自由度和靈活性也大有好處，比如自己搞個指令碼定時跑資料，打造個人的資料集市，現在資料分析的概念也越來越大，很多公司把對於大資料平臺的資料處理能力也納入到資料分析師的技能範疇。 以上層層遞推，其實資料分析師每在IT上前進一步，帶來的效益是幾何級的，比如你懂Hadoop，那麼，你就可能離大資料更近一點。

2.統計學理論

推薦一些書吧： 《深入淺出資料分析》：講了資料分析到底是幹什麼的？資料分析都包含什麼內容？對新人們還是有一定的作用，難度容易。 《深入淺出統計學》：要了解常用數理統計模型（描述統計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、迴歸等），重點放在學習模型的工作原理、輸入內容和輸出內容，至於具體的數學推導，學不會可暫放一邊，難度容易。 《極簡統計學》：對統計推斷部分的闡述十分清晰，適合非統計背景的人工閱讀。 《統計學：從資料到結論》：簡明精要，統計概念和R可以一起學習。 《資料探勘導論》：最近幾年資料探勘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的資料探勘課作為教材，筆者也最近買的，很好，很多概念解釋的比較清楚，難度中上。 《統計學習方法》：李航老師的扛鼎之作，難度難。 這些都是很實用的書籍，但結合了實踐學更好，對於特定的業務場景，就找對應的書看吧，網上推薦的也很多了，大家自己搜尋。

有關成為資料分析師所需要學習的課程方面的內容小編就為大家介紹到這裡了，想必大家也看到了，成為一名合格的資料分析師並不那麼容易，需要我們學習和掌握的內容有很多，有興趣成為一名資料分析師的朋友一定要好好努力喲！