合格的数据分析师应该掌握哪些技能
想成为一名合格的数据分析师，应该掌握哪些技能呢？虽然不同的认定标准和技能要求会有差别，但总的来说，数据分析人才总归要具备其行业最基本的专业技能和职业素养，如今大数据分析师和数据分析师火热，很多人都想从中分得一杯羹，为了让自己脱颖而出，从最基本的知识储备，我们就得先人一步，不然待到僧多粥少的局面，那留给自己的机会就更少了。数据分析师可分为业务数据分析师、数据挖掘建模分析师与大数据分析师、数据科学家三个层次。数据分析任务中不同层次的角色对技能的要求是不同的。数据分析师的成长曲线如下图所示，最高一层为数据科学家。
不同层次的数据分析师都应该掌握哪些技能呢？下面我们来好好解析一下：
第一层次：业务数据分析师
业务数据分析师属于初级分析师，主要指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
业务数据分析师需要掌握的技能有：概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
第二层次：包含数据挖掘建模分析师和大数据分析师
数据挖掘建模分析师和大数据分析师属于同一级别，只是方向及使用的工具略有不同。
数据挖掘建模分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。
数据挖掘建模分析师技能要求：在第一层次的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS Modeler、PYTHON、R、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉使用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
大数据分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
大数据分析师技能要求：在第一层次的基础上要求掌握JAVA语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python等软件，形成严密的数据分析报告。
第三层次：数据科学家
数据科学家：三年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。
数据科学家技能要求：掌握前沿AI相关技术，负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。能够带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；具有数据规划的能力。
数据分析行业对技能及理论要求还是比较高的，而且如今大数据和数据分析领域竞争也愈来愈强，可谓高手如云啊，想入行的小伙伴应好好审度自己的个人情况，想清楚了再做决定，然后决定好了就要坚持坚持再坚持，寒来暑往，如果可以深耕三年五载，相信他日必定会取得非常出色的成就，加油！！