数据分析师的职业要求高级数据分析师要求 _数据

作为一名多年奋斗在业务前线的数据分析师，本着学习的态度，想要提升一下自己。准备以一个初学者的心态重新学一下数据分析。发现现在的数据分析课程，动不动就打包了Python、Hadoop、java、R、HIVE、SQL、Spark等工具。这些工具别说用了，很多我听都没听过。相信很多小伙伴肯定也有着类似的经历，那一个初学者面对如此多的课程要从何入手呢？
要回答这个问题，首先我们要弄清楚自己的职业规划是什么？学习数据分析的初心是什么？如果你的答案是解决现有业务问题，那接下来的文章你一定要看完。但如果你是要找一个offer，那你也可以参考本文找到自己未来的职业定位。
数据分析师是一个很范的概念，就好像别人问你，同学你是学什么专业的？你回答我是一名理科生。数据分析师有很多个方向，但总的来说可以分为三大类：业务分析师，数据工程师，数据科学家。
业务分析师
【数据分析师的职业要求高级数据分析师要求】大多数有意从事数据分析领域工作的人，最初都是业务分析师。成为业务分析师资格相对简单，但是想做得很厉害却很难。他们的主要工作是通过分析数据，帮助公司做出决策。事实上我不认为存在单纯意义上的业务分析师，他们往往有多重身份。他们可能是市场部的专员，亦或是商品部的主管，亦或是企业高层。虽然身份不同，但是只要是通过数据指导业务进展的人，都可以被称为业务分析师。
请记住：任何不以业务为基础的数据分析都是在耍流氓
当然业务分析师也有专业的，他们是站在业务分析师塔尖的人物。他们通过数据建模，数据可视化，机器学习将原本需要一群人完成分析任务一个人搞定。这种独孤求败式的人可以说是万中无一。因为在组织中，这种人要比业务人员更了解业务细节，比IT人员更懂信息架构，比管理人员看得更远更广。
从上述描述中你应该能看出来，所谓的业务分析师，其实不需要懂太多的技能，Excel足以。其实，现在很多企业还是ERP Excel在办公。不要把数据分析当成是多么遥不可及的事物，脚踏实地一步步前进才是王道。在一个个业务问题中不断得磨砺自己的技能，我不需要比所有人都厉害，只需要比身边的同事多学一点，多了解一点，下次升职加薪就有主动权。
那有的同学就要问了，难道做业务分析的人不需要懂SQL，Python这些工具吗？其实，还真不一定要学。大部分的公司用的ERP都是SaaS平台（用浏览器打开的那种），你根本拿不到数据库，学什么SQL 。
另外大部分的需求现在的Excel都能完成，学Python完全没有必要。不信你可以问问那些大牛，有几个是日常工作python不离手的。这些东西在你职业生涯遇到瓶颈的时候再学也不迟，过早接触反而不利于职业发展。

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