如何快速入門成為一名數據分析師？先點亮這3個技能

馬雲說，如果現在企業不進行數字化變革，未來10年就要成為“數字脫貧”的對象了。很多人想抓住風口，轉行做數據分析師，或者學習數字分析知識。

如何快速成為一名數據分析師？作為數據分析培訓行業一員，基本上每四個月能培養完一批學員，我應該非常有發言權了。特此分享——

數據分析師有兩個方向可供選擇：技術數據方向和商業數據方向。

通過上表可以看出，無論你是選擇技術數據方向，還是商業數據方向，入門的前兩個階段要掌握的內容是相同的。都需要掌握這些技能：

技能一：統計學基礎、常用模型理論、分析方法

數據分析就是要把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，從而幫助人們進行風險評估、收益率分析、銷售預測等。因此，數據分析需要掌握相應的算法，如統計學、決策樹、線性回歸、統計時間序列模型等。

技能二：MySQL數據庫軟件

SQL是一種用以實際操作數據庫的語言，訪問、更新和操作數據庫中的數據信息；而MySQL是一個應用MYSQL儲存、查找、改動和管理數據庫的RDBMS。數據庫非常複雜，需要學習MySQL的相關知識，如數據庫的基礎知識、MySQL基本查詢語句、MySQL索引等內容。

技能三：Python基礎知識、爬蟲、科學計算包

數據的預處理、可視化都可以通過Python實現。另外，如果行業特性要求獲取外部一些非公開的數據，還需要通過Python爬蟲實現。需要掌握的Python科學計算包一般包括pandas（數據分析處理庫）、numpy（科學計算庫）、matplotlib（數據可視化庫）、scikit-learn（數據預測庫）等。

當學完以上三個技能之後，就要進入實踐部分了。

我們在教學的時候，會將我們自己參加數據分析競賽時的案例分享出來，在具體的案例中將所學到的內容綜合運用起來，例如“螞蟻金服-支付風險識別”等。大家也可以去自行找一些數據進行分析，隨著實踐的增多，簡單的內容會被輕松消化，複雜的問題會帶領著你了解更高級的數據分析方法！

以上就是吊車尾學院分享的數據分析師入門必備，看起來知識並不多，學起來也不是很難。