在现代，数据包含所有答案，但最重要的是提出正确的问题！！！
这就是数据分析师的工作。事实上，数据分析师是必须将数据转化为信息，并将信息转化为洞察力的人。这些见解随后被公司以多种方式使用，从制定营销策略到改进生产过程。
换句话说，在当前的数据时代，成为一名数据分析师是一项极其重要的工作。他们处理几乎无限量的数据，然后对其进行改进和处理，以获得一些对公司决策者有用的可操作见解。最重要的是，由于需求增加和供应不足，这些工作的报酬非常高。事实上，由于缺乏合格的候选人，印度目前有97,000 个分析和数据科学职位空缺。
这就是本文是 2019 年成为数据分析师的完整指南的原因。如果您有兴趣了解有关数据分析的更多信息，可以遵循此路线图。
但是数据分析师和数据科学家的角色差异之间仍然存在很多混淆，因此我们将以此开始我们的文章，然后转到其他主题，例如成为数据分析师的教育要求和技能要求。
数据分析师和数据科学家有什么区别？
很明显，数据分析师和数据科学家都有与数据相关的工作描述。但是什么？！！这是许多人关于数据分析师和数据科学家之间差异的问题。所以让我们在这里消除这个疑问！
数据分析师使用数据来解决各种问题并为公司获得可操作的见解。这是通过在明确定义的数据集上使用各种工具来回答企业问题来完成的，例如“为什么营销活动在某些地区更有效？ ”或“为什么本季度产品销量下降？ “ 等等。为此，数据分析师具备的基本技能是数据挖掘、R、SQL、统计分析、数据分析等。事实上，许多数据分析师获得了所需的额外技能，成为数据科学家。
另一方面，数据科学家可以设计新的数据建模流程和算法，创建预测模型并根据公司要求对数据进行自定义分析。因此，主要区别在于数据科学家可以利用大量编码来设计数据建模过程，而不是像数据分析师那样使用预先存在的数据从数据中获取答案。为此，数据科学家拥有的基本技能是数据挖掘、R、SQL、机器学习、Hadoop、统计分析、数据分析、OOPS等。所以数据科学家的薪水比数据分析师高的原因是他们的高技能水平加上高需求和低供应！
成为数据分析师的教育要求
有很多途径可以实现您作为数据分析师的目标，您可以遵循其中任何一条！但请记住，这些路径中的大多数都需要通过大学，因为四年制学士学位是最低要求（硕士和博士学位当然不会受到伤害！！！）
您可以完成数据科学学士学位，因为这显然会教会您收集、分析和解释大量数据所需的技能。您将学习有关统计、分析技术、编程语言等的所有知识，这些知识只会对您作为数据分析师的工作有所帮助。
另一种方法是，您可以完成任何有助于您担任数据分析师角色的技术学位，如计算机科学、统计学、数学、经济学等。完成学位后，您可以攻读商业分析、大数据、数据科学、等等，因为他们都将为数据分析工作做出贡献。或者，您甚至可以在获得学士学位后进行实习，为您提供所需的实践经验。
成为数据分析师的技能要求
作为数据分析师，您的技能是在数据大海捞针中找到针头所需的工具！因此，您需要跨越不同领域的多种技能。其中大部分在下面提到：
1. 数据分析能力：作为数据分析师，你显然应该具备数据分析能力或者有什么意义！！！这是分析和解释大量数据并为您的公司提供可操作的见解的能力。因此，您应该至少熟悉统计分析的基础知识，以及何时对给定数据问题使用哪种统计技术的知识。此外，有许多分析工具对作为数据分析师的统计分析非常有帮助。其中最流行的是 SAS、Hadoop、Spark、 Hive、Pig 等，因此对它们有透彻的了解非常重要。
2. SQL：数据在数据分析师的生活中扮演着重要的角色（显然！）。因此，您需要精通 SQL，因为它是涉及数据提取、转换和加载的数据管理的主要工具之一。这意味着您必须从各种来源提取数据，然后将其转换为分析所需的格式，最后将其加载到数据仓库中。数据分析师还需要 SQL 来运行查询，以便在当前数据中找到相关趋势并进行可能对数据科学家有用的数据处理。
3.高级Microsoft Excel：你可能认为Microsoft Excel只是一个电子表格，但实际上它是数据分析中非常重要的一部分。尽管 Excel 对于 R 或Python等大数据分析可能不是很有用，但对于使用VBA 方法等工具进行的小型分析来说，它是天赐之物。多年来，Excel 在数据分析中一直非常重要，因此如果您想在职业选择中取得成功，请务必尽可能多地了解可用的许多功能！
4. R 或Python：编程技能是您作为数据分析师的必备工具！它们对于对大数据集进行预测分析以得出有用的结论至关重要。通常， Python和 R 是用于此目的的最常用语言。之所以使用Python，是因为它具有统计分析能力和易于阅读的特点，但纯粹是统计数据，R 更受欢迎一些，因为它是专门为数据分析而创建的。
5. 沟通技巧：要成为专家数据分析师，您还必须擅长沟通技巧！这是因为虽然您比其他任何人都更了解数据，但您需要将数据发现转化为量化见解，以便非技术团队协助决策。这也可能涉及数据讲故事！因此，您应该能够以讲故事的形式呈现您的数据，并提供具体的结果和价值，以便其他人能够理解您在说什么。