数据分析师入门-数据分析师入门零基础

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师入门的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析师入门的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师好不好学？
2. 初级数据分析师好考吗？
3. 如何学习成为一名数据分析师？

数据分析师好不好学？

好学，零基础就可以入门，因为都从Excel开始讲。也不好学，如果要做高级数据分析师，后面要学R语言和Python，肯定是有一定难度的。网上可以找些***看看体验一下，像达内、大讲台这些机构，也都有免费的试听课程。

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国***和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和***，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

初级数据分析师好考吗？

数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。

数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。

我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。

如何学习成为一名数据分析师？

数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。

目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。

这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数、概率统计、时间序列分析等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。

学习不光要用苦工，更要使巧劲，我们需要精心设计一条有效的学习路径，沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。

我想，一条科学的学习路径应该是这样的：

第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

到此，以上就是小编对于数据分析师入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师入门的3点解答对大家有用。