数据分析师的学习路径有哪些？这才是这个行业发展的必经之路

从技术上讲，数据分析需要具备数学、统计学、实体法和一点黑客知识。

现在很多想从事数据分析的人可能只知道Excel, PivotTable和VBA。高级点会写SQL，也懂一点业务;具有统计学、回归、时间序列、假设检验等基本知识。对于专业数据分析师来说，这些仍然有点热门。

如果您想成为一名数据分析师，或者某个业务中的高级数据分析师，从技术上讲，您需要了解成为数据分析师的路径。有6个步骤:

一、数据分析师的学习路径有哪些——统计，数据，机器学习

关于数学知识，大学课堂上会学到一部分，如果是数学科学类的专业会学到更深刻。如果你需要补习，可汗学院和麻省理工学院都有开放式课程。

对于统计学知识，建议系统地学习Udacity Openintro。统计仍然需要一些心理训练。

机器学习，你可以看看斯坦福的课程，有一个开放课程。

二、数据分析师的学习路径有哪些——代码

从编程基础到端到端开发，一些商业软件的技术语言，如R、Python、SAS和SPSS，以及深入的交互学习，如果你想成为专业人员，你至少要精通其中的一些，最好是精通其他的。

三、数据分析师的学习路径有哪些——理解数据库

数据分析大多是实用的。企业数据通常存储在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以需要了解和理解这些数据库。

四、数据分析师的学习路径有哪些——数据管理、数据可视化和数据报告

数据管理包括对数据网格处理ETL的清理，使分析前的数据更加准确和清晰，如DataWrangler

数据可视化数据分析的前端表示，如Tableau、Spotfire等，以更清晰、更直观地表示数据

数据报告是通过不同的工具来呈现的，这些工具可以和数据可视化结合在一起，但是在实际应用中大多是通过PPT来呈现的。

市场上的许多公司都在使用商业智能工具，比如FineBI。

BI工具是比上述纯工具更适合业务的数据连接、数据处理和可视化工具。

五、数据分析师的学习路径有哪些——大数据

大数据是未来发展的必然趋势，大数据技术种类繁多，如Hadoop、MapReduce、Spark等。如果你再多学一个，水平就不一样了。

六、数据分析师的学习路径有哪些——积累经验，向同伴学习

以上都是理论和工具，实践才是真知。无论你是数据分析的新手还是数据挖掘与分析专业的学生，都希望在学习以上内容的同时参加更多的比赛，学习同一领域的专业神，锻炼自己在这方面的感受。

当然，在实际应用过程中，大多数人并不关注数据分析，数据分析只是一种业务分析工具。第四步的内容已经能够满足日常业务分析，当然熟练掌握Excel和PPT也是必须的。

数据分析师的学习路径有哪些？这才是这个行业发展的必经之路，什么样的技术或工具是最好的，我不相信，如何选择，更多的是业务场景的组合，有时多个工具同时出现，是最好的，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。