2022年数据分析师完整学习路线图：从入门到精通的必备指南

想成为数据分析师吗？到2022年，全球大数据市场规模预计将达到3000亿美元。与数据相关的职位，如数据分析师、数据科学家、数据工程师、数据架构师正急速兴起，IT公司正在竞相雇佣拥有这些技能的人才。

在这些角色中，薪资和职业发展是其中一个主要吸引因素。每秒都有大量的数据被收集，数据专业人才是当下的需求。

在这篇文章中，我们将讨论数据领域中引人注目的职业之一，即数据分析师。我们将谈论2022年有关数据分析师的职业规划路线图。

在本文章中，我们将讨论成为数据分析师所需的不同技能。我将讨论工具、技能以及展示你在这些方面卓越的最佳认证。开始吧！

数据分析师学习路线

在我们脑海中最先出现的问题是什么是数据分析师？他们做什么工作？

简单来说，数据分析师负责收集数据，处理数据，并分析数据以寻找有意义的洞察，用于决策。

大多数情况下，分析师会处理原始数据，并加工出具有行动导向的见解。大部分分析师不会从事核心的机器学习或深度学习模型的工作。

一个数据分析师会利用多种工具处理数据并进行工作。对于他们来说，具备使用不同工具和统计学方面的经验是最重要的。

在接下来的篇章中，我们将讨论每个技能和相关的认证。

统计数据

对于每一个数据专业人士来说，统计和数学是必须具备的技能。因为，如果没有统计和概率的知识，一个人将无法有效地解释数据。

一些主要的话题包括描述统计和推断统计。如果你是一个纯初学者，你可以花2-3周时间掌握这些话题，并进行一些问题的实践经验。相信我，你花在这些上的时间是值得的，其价值不可估量。

顶级认证

• 密歇根大学（Coursera）- 使用Python学习统计学。这门专业课程将使你能够使用Python应用统计知识，这是至关重要的。
• 你可以阅读的一些顶级书籍是 – 《数据科学的实用统计》和《赤裸裸的统计学》。

2. Excel – 表格应用程序

Excel是数据分析师广泛使用的数据处理和分析工具之一。虽然我们可能有其他很多处理数据的工具可供选择，但到目前为止，Excel仍然具有重要性。

Excel提供许多功能，如图表、分析、VBA、宏、筛选和公式。透视表和VLOOKUP函数是分析师在Excel中最常用的功能。

因此，掌握高级Excel知识将向雇主传达一个严肃的信息。因此，我建议您追求一些最好的课程并尽可能多地练习以掌握这些技能。

顶级认证

• 365数据科学 – Excel入门。这是一门被低估的课程，但它提供了你学习数据分析所需的Excel知识，甚至更多。
• 莱斯大学（Coursera）- 使用Excel进行数据分析入门。这门课程是商业统计与分析专业的一部分，教你从基础到高级的所有Excel知识。

3. SQL

SQL的意思是结构化查询语言。

只有在职的数据分析师才能向我们提供更多有关使用SQL进行分析的重要性的信息。作为一名分析师，你还应该熟悉数据库及其管理。你必须对公司的数据库执行CRUD操作。为此，没有比SQL更灵活和可扩展的工具了。

为了进行有效的分析，你必须掌握一些主题，如连接、表操作、联合、分组、排序等等。

顶级认证

• 杜克大学（Coursera）- 从Excel到MySQL：商业分析技术专业。这个专业将帮助你学习数据分析所需的所有SQL概念。
• 一些最好的书籍是 – 《学习SQL》（Oreilly）第3版。

4. 商业智能工具

商业智能或BI工具是商业分析师和数据分析师最常用的工具。你也可以通过Python、R和SQL来使用它们。

BI主要用于仪表盘制作、报告生成和数据可视化。2022年的一些最佳BI工具包括Tableau、PowerBI和Looker。

你可以按照官方的文件以及各自网页上的用户教程进行学习。但是如果你想要通过相应的课程获取证书并精通它们，那么你可以选择下面的课程。

顶级认证

• 加州大学（Coursera）- 使用Tableau进行数据可视化专业。这门课程对于你的Tableau学习之旅来说绰绰有余。
• Udemy – Power BI完整入门。如果你是初学者，这是最好的课程，将指导你掌握Power BI。
• 对于Looker，你可以按照他们网站上的教程学习，这些教程非常有条理。

5. 编程语言

是的，对一种或多种编程语言有很好的掌握会对你非常有帮助。虽然一些公司在分析师职位中对编程语言并不特别关注，但对它们有良好的了解将非常方便。

我强烈推荐同时学习Python和R。这两种编程语言都提供了强大的库，比如Python中的numpy、pandas和matplotlib，以及R中的dplyr和ggplot。

对这些库有深入的了解可以帮助你进行高效而精确的分析。

顶级认证

• IBM数据分析专业证书和Google数据分析专业证书可以分别是掌握Python和R用于分析的最佳课程。前者更侧重于Python，后者更侧重于R。
• Free code camp – 使用Python进行数据分析。这门课程将教你使用Python进行数据分析的所有库和方法。
• Python和R用于数据分析的顶级书籍是 – 《Python数据分析》第2版（Oreilly）和《使用R进行数据分析》。

6. 投资组合和简历

一旦掌握所有技能，最后的结尾应在你的作品集和简历上展现出来。人们应该始终参与一些需要运用所有已掌握技能的实际项目。

此外，你还需要花些时间编写你的简历，以突出你的技能、项目经验和工作经历。因为最终你所有的努力都只能通过简历和丰富多样的作品集来展示。

最后但最重要的一项技能是数据叙述能力。你可能非常擅长技术技能和工具，但如果没有一个好的故事，那么你所有的分析将毫无意义。所以，请确保以恰当的方式和媒介传达你的发现。

关于简历-

• Data camp – 构建数据科学和分析简历的技巧。
• Krish Naik – 专注于数据科学的YouTube频道。在这个令人惊叹的频道中，你可以找到许多与简历构建和作品集构建相关的视频。

在数据分析师路线图中涵盖的所有资源和技能对于在数据领域（尤其是分析领域）发展职业非常关键。

数据分析师路线图 – 最后一步

这里提出的数据分析师路线图涵盖了几乎所有的按需行业技能，并基于对许多实际工作的数据专业人员的访谈。我知道你渴望进入分析领域，所以这些技能对你来说是宝贵的。花些时间去理解、实践、解决问题、完成真实项目，你就会准备好成为一个数据分析师了。

这就是现在的全部内容。学得愉快！

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