如何在 2019 年成为数据分析师：完整指南

数据分析已成为当今最为热门的技能之一，是各行各业必不可少的一项技能。如果您想在 2019 年成为一名数据分析师，本篇指南将教给您一些必要的技能和步骤，以便您能够在此领域取得成功。

1. 学习数据分析的基本技能

成为数据分析师需要一些技能和知识，例如统计学、数据可视化、数据清洗和转换、数据挖掘、机器学习等等。您可以通过挑选一两个入门教程或者参加一些课程或者培训来学习这些技能。

以下是一些常用的入门教程：

• Kaggle: 一家数据科学社区，提供五门初级数据科学课程。
• DataCamp: 一家在线学习平台，提供大量的数据分析课程，适合初学者。
• Udacity: 一家网课平台，提供多门相关数据学科的课程，其中许多都是免费的。

2. 选择合适的数据分析工具

数据分析过程中需要用到许多工具，对于初学者来说，建议从 Excel 或 Google Spreadsheet 起步。它们比较容易上手，而且可以满足大多数要求。

如果您打算在数据分析领域长期发展，那么您需要掌握至少一种编程语言，例如 R、Python 或者 SQL。Python 目前是最为流行的语言之一，而 R 适合统计分析和可视化。SQL 比较适合处理大量数据，向 MySQL 和 PostgreSQL 等关系型数据库的学习也是一种不错的选择。

3. 实战练习

练习非常重要，因为它能够帮助您巩固并应用您所学到的知识。您可以使用 Kaggle 的一些竞赛项目来练习，或者开展一些个人项目。

另外，GitHub 也是一个不错的资源，它包括了大量可供学习和参考的开源数据分析项目。

4. 掌握数据分析实践

接下来，您需要开始实践，探索更多的数据分析方法和技术。您可以通过参加数据分析社区的讨论、看一些博客或者分享社交媒体账户来获取更多的信息。

5.开始求职或者进行自我营销

找一个数据分析职位并不是一件容易的事情，但您可以在文件库网站（如 Kaggle）上上传自己制作的项目来获取自我营销的机会。您还可以通过参加行业会议、发布博客或者发推特帖子来打造个人品牌和关系，并与其他领域专家分享自己的见解。

通过这些步骤，您可以成为一名成功的数据分析师，并为今后的职业生涯奠定基础。

# 如何在 2019 年成为数据分析师：完整指南

数据分析已成为当今最为热门的技能之一，是各行各业必不可少的一项技能。如果您想在 2019 年成为一名数据分析师，本篇指南将教给您一些必要的技能和步骤，以便您能够在此领域取得成功。

## 1. 学习数据分析的基本技能

成为数据分析师需要一些技能和知识，例如统计学、数据可视化、数据清洗和转换、数据挖掘、机器学习等等。您可以通过挑选一两个入门教程或者参加一些课程或者培训来学习这些技能。

以下是一些常用的入门教程：

- [Kaggle](https://www.kaggle.com/learn): 一家数据科学社区，提供五门初级数据科学课程。
- [DataCamp](https://www.datacamp.com/): 一家在线学习平台，提供大量的数据分析课程，适合初学者。
- [Udacity](https://cn.udacity.com/): 一家网课平台，提供多门相关数据学科的课程，其中许多都是免费的。

## 2. 选择合适的数据分析工具

数据分析过程中需要用到许多工具，对于初学者来说，建议从 Excel 或 Google Spreadsheet 起步。它们比较容易上手，而且可以满足大多数要求。

如果您打算在数据分析领域长期发展，那么您需要掌握至少一种编程语言，例如 R、Python 或者 SQL。Python 目前是最为流行的语言之一，而 R 适合统计分析和可视化。SQL 比较适合处理大量数据，向 MySQL 和 PostgreSQL 等关系型数据库的学习也是一种不错的选择。

## 3. 实战练习

练习非常重要，因为它能够帮助您巩固并应用您所学到的知识。您可以使用 Kaggle 的一些竞赛项目来练习，或者开展一些个人项目。

另外，GitHub 也是一个不错的资源，它包括了大量可供学习和参考的开源数据分析项目。

## 4. 掌握数据分析实践

接下来，您需要开始实践，探索更多的数据分析方法和技术。您可以通过参加数据分析社区的讨论、看一些博客或者分享社交媒体账户来获取更多的信息。

## 5.开始求职或者进行自我营销

找一个数据分析职位并不是一件容易的事情，但您可以在文件库网站（如 Kaggle）上上传自己制作的项目来获取自我营销的机会。您还可以通过参加行业会议、发布博客或者发推特帖子来打造个人品牌和关系，并与其他领域专家分享自己的见解。

通过这些步骤，您可以成为一名成功的数据分析师，并为今后的职业生涯奠定基础。