根据国际数据公司(IDC)的一份报告，过去几年全球大数据和商业分析市场一直在快速扩张，从年的亿美元全球收入跃升至年的亿美元并朝着年预计的亿美元迈进。
随着行业在线存储和评估大量数据，他们需要能够管理、组织和评估信息的专业人员。许多公司正在招聘数据分析师来满足他们的数据需求。数据分析师需要具备一定的技能才能胜任他们的职位。
作为一名数据分析师，要想获得一份有价值的职业，掌握这些技能至关重要。这些技能也可以通过注册数据科学认证来学习。以下是有助于个人在年就业的重要技术和非技术技能：
数据分析师需要的关键技术技能
通过大数据认证，个人可以掌握以下技术技能：
编程语言
Python——这是一种高级通用编程语言，主要用于数据科学，它还提供了大量的专业库。下面列出了一些Python库：
a)Numpy
b)Pandas
c)ScikitLearn
d)Matplotlib
R–这是数据分析中高度使用的编程语言之一。它的结构和语法是为了处理分析任务而开发的。它是对企业最有吸引力的编程语言之一，因为它具有管理大量复杂数据的能力。它由确保更轻松地管理分析的包组成。下面列出了一些软件包：
a)Ggplot2
b)Dplyr
MATLAB–它是一种编程语言和多范式数值计算环境，可提供快速的数据清理、组织、可视化、矩阵操作、算法实现和数据绘图。它还可以跨多个平台执行在其环境中创建的任何机器学习模型。
SQL和NoSQL-SQL或结构化查询语言用于查询和处理关系数据库中的大量数据和处理信息。非结构化数据以文档格式存储在NoSQL数据库中。NoSQL数据库查询需要不同于SQL的专有语言。
数据可视化
这是以易于消化的方式表示数据，包括图表、图像、地图和图形。它提供了对数据驱动细节的更好洞察。数据分析师还有助于业务决策者识别模式并一目了然地理解复杂的想法。
数据仓库
在这个过程中，创建了一个企业的虚拟存储和组织系统。数据分析师的角色是连接来自多个来源的数据库，通过使用查询语言来管理、监控和保护数据来开发数据仓库。
数据挖掘、整理
数据分析师从一个或多个来源收集信息并准备数据，因此它有助于数值和分类分析。如果数据没有正确存储在数据库中，数据分析师会使用某些工具来清理非结构化数据并通过编程进行处理。在munging过程中，对数据进行识别、提取和整合，得到一个数据集，有助于探索和分析。
机器学习
机器学习使计算机无需显式编程即可自动学习和执行。有许多公司使用高科技机器来处理作品。数据分析师应该了解如何构建、应用和训练最合适的模型和算法，以获得某些问题的解决方案。
数据分析师需要的关键非技术技能
除了技术技能之外，还有其他非技术技能对于数据分析师的成功也很重要。通过大数据认证，一个人可以成为一名出色的数据分析师，这确保提供软技能。
沟通
沟通是数据分析师的一项关键技能。他们需要向各种利益相关者、其他数据分析师和IT代表解释他们的发现。
解决问题
在执行任务时，数据分析师会遇到许多技术问题。他们需要有效地解决问题并提出更好的解决方案。
团队合作
数据分析师应该能够与不同的团队一起执行任务，以便他们能够协作实现业务目标。
领域知识
领域知识是一种与一个人为之工作的特定组织相关的理解。这种领域知识允许对数据进行足智多谋的洞察，并为数据分析师提供有用的信息。
好了，本文到此结束。如果对编程、计算机、程序员方面感兴趣的话，欢迎私信联系我，随时交流！点个