数据分析师需要的技能:
根据CDA等级认证标准表可以看出,一名合格的数据分析师在企业工作中针对“理论基础”、“软件要求”、“分析方法”、“业务能力”、“结果展现”五个方面的不同要求,分为了Level ⅠⅡⅢ三个等级。我们总结出来三个等级的要求概述如下:
CDA Level Ⅰ:业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。
CDA Level Ⅱ:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件,熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
CDA Level Ⅱ:大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识,能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件,从海量数据中提取相关信息,并能够结合R python等软件,形成严密的数据分析报告。
CDA Level Ⅲ:数据分析专家。五年以上数据分析岗位工作经验,或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员,面向用户数据创造不同的产品与决策,一般指首席分析师(CA)。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求,还应了解计算机技术,软件开发技术,大数据分析架构及企业战略分析方法, 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力,为企业发展提供全方面数据支持。
根据各等级的要求,适合大家学习的方法需要科学、专业地规划,从“人大经济论坛数据分析培训中心”长年的项目合作和培训经验来看,对于一个零基础的学员需要做到以下的步骤来进行系统性的规划:
一、自身检查:是否适合数据分析岗位。
什么样的人适合做数据分析师?
1. 对数据敏感:对数字不恐惧,经常关注行业数据动态,能够从数据变化中自行感觉出实务背后的原因规律。
2. 耐得住性子和寂寞:耐心,就不用多说了。寂寞,与数据打交道需要你爱上数据而不是排斥数据。
3. 自学能力强:在数据分析的过程中需要经常自行研究学习一些新的思路和方法,不断修正,不断更新。
二、 从入门到精通系统学习
CDA数据分析师系统培训师资团提供的科学学习规划如下:
1. 统计概率基础:数据分析行业分析,数据挖掘经典流程,数据的描述性分析,数据的推断性分析,方差分析,回归分析,多元统计等系列理论课程,唯有掌握原理,方能驾驭工具。
2. 数据分析工具学习:根据等级的要求,一般软件在学术界和企业界的应用广泛程度为,学术界 :STATA >R > Matlab> SPSS >SAS ; 商业界:SPSS>R>SAS > MATLAB 。上手难度:SAS>R>MATLAB>STATA>SPSS>EXCEL工具的选择不在于多,而在于跟具体问题相结合,在学习的过程中可以选择1-2门的工具进行熟练使用。参考各大数据分析工具的区别。
3. 数据分析建模:利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用,常用的数据分析方法有(回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等),常用的数据挖掘算法有(时间序列、Panel Data、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法)以及可视化技术。
4. 以上三部分皆为数据分析硬性技术,要想熟能生巧需要经常在学习和工作中运用,不断改善,不断优化模型,将技术与具体业务结合起来,经过长时间的积累方能成为高级数据分析师。
人大经济论坛CDA数据分析师系统培训是专针对零基础学员从入门到高级的系统学习:
话说数据分析狮修炼之道为:《数据分析狮基础理论》-《数据分析狮吸金大法》-《数据分析之道》-《数据分析之禅》-《颈椎病自我疗养日记》,在90%的时间都是在数据处理的工作中,一坐就是一天,看来劳逸结合也非常重要。
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