如何考大数据分析师

1. 如何考大数据分析师

大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。

扩展资料
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
参考资料来源：百度百科-数据分析师

2. 做大数据分析师能挣多少钱？

二、大数据分析师的薪水在世界各地是否一致?
　　如您所料，大数据分析师角色的薪水因地点而异。数据科学中心确定以下十一个国家是大数据分析师薪酬最高的国家 ; 美国，瑞士，瑞典，新加坡，丹麦，加拿大，澳大利亚，荷兰，德国，中国和英国。毫不奇怪，该列表与经济发达国家的当前中位收入排名紧密相关。我们还可以查看与国家的平均薪资相比，以及与Web开发或UX设计等技术领域中其他流行的高薪专业相比，大数据分析师的薪水如何累积。让我们更深入地看一下欧洲和北美的两个最大市场。德国和美国。
　　德国的大数据分析师每年的收入在32,000欧元至60,000欧元之间，具体取决于企业的资历水平，行业，所在地和成熟度。德国大数据分析师的中位收入略低于4万4千欧元，比德国3万欧元以上的中位收入高出30%以上。它还可以很好地衡量其他技术工作;例如，它高于网络开发人员的平均工资，即41k欧元。在美国，大数据分析师的收入要比德国同行高得多。平均薪资为$ 60k(约€53k)，比$ 43k的平均收入高出20%以上，与网络开发人员的预期收入相同一般。纽约的薪水在50,000至96,000美元之间，而旧金山的平均薪水在65,000至120,000美元之间。在整个池塘中，伦敦的大数据分析师职位的薪水在24,000英镑至47,000英镑之间，中国大数据分析师的薪水在5万左右。
大数据分析师薪水
三、根据他们的经验，大数据分析师将获得什么?
 
　　各个级别的大数据分析师职位的薪水反映了角色所需的特定技能和才能。大数据分析领域的大多数入门级职位起薪都很健康。为了举例说明大数据分析师可以根据经验获得的收入，经验不足一年的大数据分析师在德国的平均收入为40,462欧元。对于拥有五到九年经验的人，他们的角色期望收入约为50,000欧元。高级大数据分析师职位的薪资约为60,000欧元。
　　重要的是要承认大数据分析师的薪水在一定程度上具有流动性，而那些具有更特定的技能或对编程语言有更深入了解的人可以期望获得薪水的增长。拥有Tableau Software工作经验的人比没有工作经验的人收入要高8%。同样，知道如何使用编程语言SQL可使薪水提高5%。
大数据分析师的薪水范围。
四、大数据分析师根据他们的行业而获得不同的薪水吗?
　　成为大数据分析师的美妙之处在于，几乎所有行业都可以找到这样的角色。大多数企业都根据自己的数据制定决策，因此他们需要一名大数据分析师才能做到这一点。
　　LinkedIn将采矿业列为大数据分析师薪酬最高的行业，在美国，这些职位的平均薪酬为106,000美元至117,000美元。科学和公用事业部门的薪水也高于平均水平，平均薪金范围为74,000美元至80,000美元。在薪资范围的低端，从事制造业和金融业的大数据分析人员的薪水预计在55,000美元至65,000美元之间。
五、顶尖高科技公司向大数据分析师支付的工资
　　由于提供的高薪水，经常寻求在世界顶级科技公司担任大数据分析师的角色。苹果和Facebook 向其大数据分析师支付的薪水远高于平均水平。除了薪水美丽，设备齐全的办公室外，如果需要高超的学习经验，从事技术工作也将是不可思议的。员工可以体验快速变化，同时获得对塑造我们世界的技术的见识。
　　鉴于科技公司每天都会收集大量数据，因此大数据分析师在科技行业中扮演着重要角色也就不足为奇了。做大数据分析师能挣多少钱亚马逊的工作大数据分析人员可以在美国得到报酬高达$ 106,000名，与Facebook提供类似数额，根据的确。在伦敦，亚马逊的大数据分析师薪水高达38,000英镑。在伦敦为Google工作的大数据分析师可以期望得到更高的薪水，工资在42,000英镑到52,000英镑之间。对于那些在百度、腾讯、阿里北京办公室工作的人来说，薪水可能高达95,000美元。

3. 学完大数据分析师出来工资多少？？

那就看你有多少经验了，还有能力
刚入门的，大概三四千
有七八年工作经验的，两万也轻松拿到

4. 女生转行做大数据分析师怎么样？

女生转行做大数据分析师是可以的，大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

1、统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用。关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或者数据分析方向性选择。其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

想要了解更多关于大数据分析的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

5. 大数据分析师薪资待遇如何？

在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自 1139 份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

6. 大数据分析师是什么职业？

7. 做大数据分析师的前景怎么样？

不错的，大数据是现在比较有前景的行业，未来发展绝对可以的

8. 大数据分析师这个职业怎么样？

近期成为月入两万的数据分析师的广告遍地都是，可能会对一些未入行的同学造成错觉。我个人感觉数据分析师这个岗位，可能近几年会消亡。
这不意味着这份工作本身不重要，而是说这份工作本身可能会转化为产品运营的一些必备技能，而不再需要单独特设人力去做这件事。或者说，不是再需要你学习SQL或者学习python，只是为了成为一名数据分析师。作为一名数据分析师，职业自身的壁垒正在不断消减，更加主动的拥抱业务，解决真正的产品和用户需求，或将成为未来的发展趋势。
数据分析师的日常工作
我们来看下预设中的分析师的一些工作场景，看看数据分析师核心的工作价值。
取数
数据清洗
数据可视化
统计分析
数据方向建设和规划
数据报告
取数 — SQL
很多人对数据分析师的预设是SQL达人，包括现在很多数据分析师的核心工作其实就是进行SQL取数。
这项工作的痛点和难点在于，我们为了得到一个结果，通常需要join很多的数据集，然后整个SQL语句就会写的特别长，而且可能会出现一些问题：比如join的表可能会出现key是重复的情况，造成最终的SQL结果因为重复而变得不可用。所以我们需要专人去专门维护各种各样的数据集，他们知道每张表应该怎么用。
但这个其实是关系型数据库遗留下来的产物——我们完全可以不需要join那么多的表。现在的分布式计算的框架，已经完全可以支持我们只保留一张大宽表，有需要的所有字段，然后所有的操作都在这张大宽表上进行，而且可以保证查询速度。这样数据分析最大的痛点已经没有了。至于你说大宽表里面存了很多重复的数据，是不是很浪费资源(关系型数据库之所以不用大宽表就是从存储空间和性能的trade-off角度考虑的)：放心，分布式存储本身是不贵的，而计算效率则是由分布式计算框架进行专门优化的。现在的计算框架计算的响应速度，已经可以在大宽表上可以很快的得到结果了。相比之下，多次join操作反而可能会更慢一些。
同时，现在很多公司的NB框架，其实都已经支持拖拽取数了，也根本不需要写SQL了。
此外，不得不说的一点是，SQL语句本身真的不难。可能如果你自己静下心来想学，一个周末的时间肯定能搞定。而资历老的数据分析师，并不会比资历轻的数据分析师，在SQL语句的写作上有什么本质的区别。以前可能还有一些小表join大表的trick，但现在计算框架大多都已经优化过这些了。所以即使是需要写SQL的场景，本身也是没有什么难度的。
所以，通过大宽表来解放数据分析工作的生产力。即使在一定要写SQL做join操作的时候，本身也不是一件壁垒特别高的事情。取数这件事儿，对于其他岗位的同学，就已经没那么复杂了。
数据清洗 — Python
数据清洗其实是很多强调python进行数据分析课程中，python部分的主要卖点。包括但不限于，怎么处理异常值，怎么从一些原始的数据中，得到我们想要的数据。
在日常产品需求过程中，这种需求的场景其实很小。因为数据大部分都是自己产生的，很少会出现没有预设到的极端值或者异常情况。如果有的话，一般就是生产数据的同学代码写的有bug，这种发现了之后修复代码bug就行。
数据清洗在工作场景的应用在于落表——就是把原始数据变成上面提到的，可以通过SQL提取的hive表。这个工作是需要懂代码的同学去支持的，他们负责数据的产出，包括数据的准确性，数据的延时性(不能太晚产出)等等。前文提到的生成大宽表，其实也可以是他们的工作。这其中就涉及到一些代码的效率优化问题，这个就不是简单懂一点python可以搞定的了，可能涉及到一些数据压缩格式的转化，比如Json/Proto buffer到hive表的转化，还有一些计算框架层面的调优，比如spark设置什么样的参数，以及怎么样存储可以更好的提升查询速度。
所以这部分工作一般是由懂代码的同学完成的。可能数据团队会有比较少数的同学，管理支持全公司的基础表的生成。
数据可视化 — Tableau
很多之前在数据分析做实习的同学，主要的工作内容就是在一个商业化的软件(比如Tableau)上，做一些统计报表。这样可以通过这些数据报表，可以很方便的查看到所属业务的一些关键指标。这些商业软件通常都比较难用，比如可能需要先预计算一下才能输出结果；而且不太好做自定义功能的开发。稍微复杂一点的需求场景，可能就需要一个专门的同学捣鼓一阵，才能输出最终的统计报表。
现在有更先进的套路了。
首先可视化。很多公司打通了前端和后端的数据，这样就可以通过网页查询原始的数据库得到数据结果。而现在很多优秀的前端可视化插件，已经可以提供非常丰富的统计图形的支持。而且因为代码是开源的，可以根据公司的需求场景进行针对性的开发，公司可以再辅以配置一些更加用户友好的操作界面，这样一些复杂需求也有了简单拖拽实现的可能。而且这些前端js代码都是免费的！对于公司来说也能省去一笔商业公司的采买成本。
其次很多商业软件，都是针对小数据集场景设计的。在一些大数据集的场景，一般需要先预计算一些中间表。而如果自己公司定制化开发的前端展示结果，就可以根据需要自主设置计算逻辑和配置计算资源，先在后端进行预计算，前端最终只是作为一个结果展示模块，把结果展示和需要的预计算进行解耦。这样就省去了很多中间表的产出，也会更加快速的得到想要的业务指标，快速迭代。
所以可视化数据的工作量也会大大减少。而且会变成一个人人都可以操作，快速得到结果的场景。
统计分析
对于一名数据分析师而言，统计学分析可能是一块知识性的壁垒。尤其是在现在ab实验成为互联网公司迭代标配的今天。需要把实验设计的那套理论应用起来：比如ab实验进行后的显著性检验，多少样本量的数据才能让这个结论有效可信呢。
但是，你我都知道，经典的统计分析其实是一个非常套路性的工作。其实就是套公式，对应到代码层面，可能也就一两行就搞定了。这个代码的统计分析结果可以作为ab平台的指标展示在最终的ab结果上，大家看一眼就能明白。即使是对那些可能不知道显著性是什么意思的人，你可以跟他简单说，显著了才有效，不显著就别管。
这么一想是不是其实不怎么需要投入额外的人力进行分析？
其他数据相关的工作
数据层面的规划和设计。移动互联网刚刚兴起的时候，可能那时候数据分析师需要对每一个数据怎么来设计一套方案，包括原始的埋点怎么样，又要怎么统计出想要的结果。但现在大部分已经过了快速迭代的时代了，新产品的埋点添加可以参考老产品，这就意味着形成套路了。而一旦形成套路，其实就意味着可以通过程序直接完成或者辅助完成。
数据报告。那就真的是一件人人都能做的事情了，试想谁没在大学期间做过数据报告呢？以前只是因为数据都是从分析师产出的，而如果人人都能取到数据的话，数据报告是不是也不是一个真需求呢？
在我看来，数据分析师这个岗位的天花板和其他岗位相比起来是比较低的。可能工作一两年之后，从岗位本身就已经学不到什么额外的工作知识了。主要的工作内容技术含量不是特别高，技能性的更多的是一些可以简单上手的东西，而且做的时间长了，在这些技能性的事情上得到的积累并不是很多。
数据分析师更像是一个在时代变迁过程中的一个中间岗位：我们从一个基本没有数据的时代，突然进入了一个数据极大丰富的时代，在这个过程中，我们都知道重视数据。那怎么能够利用这个数据呢？可能之前的那一帮人并没有太多的经验，于是老板就招一些人专门来研究一下它，同时做一些底层数据的优化。
经过多年的迭代，现在互联网行业的每个人都知道数据的价值，也大概知道了什么样的数据是重要的，怎样可以更好的挖掘数据背后的价值。同时底层的基础设施也已经支持可以让一个之前没有经验的同学可以快速的上手得到自己想要的关键数据。这时候对于一个职业数据分析师来说，他的任务就已经完成了。就如同当人人都会讲英语的时候，翻译其实也就没有存在的价值了。
此后的数据分析工作，可能不再是一些单独的人做的工作。它会变成一个产品和运营的基础工具，而且足够简单，没有取数的门槛。只是产品运营怎么样可以更好的认识数据，通过数据本身更好的配合产品运营的工作，这已经超脱我们一般理解的数据分析师的工作了，而是一个产品运营分内的工作。
对于那些已经在从事数据分析师岗位的同学来说，建议不要把心思全部投入到数据分析的本职工作上，以完成任务为核心KPI。而是不要给自己设置边界，多从用户的角度思考问题，不要因为是产品运营的工作就不去做了。数据分析师这个职业发展到这个阶段，要么做更加底层的数据建设，要么拥抱业务，最大化的发掘数据背后背后的价值。不要再死守着数据分析的“固有技能”沾沾自喜了。
数据本身的价值是无穷的，作为数据分析师，你们已经先人一步的掌握它了，要有先发优势。你们最接近数据的人，是最可能发现用户的宝藏的人。