什么是数据分析师？
数据分析师是收集、解释和分析大量数据以获取见解并为决策提供信息的专业人员。他们处理各种类型的数据，例如数字、文本或视觉数据，并使用统计技术、数据可视化工具和编程语言将原始数据转换为有意义的信息。
使用不同方法和商业智能工具清理、分析、解释和显示数据的过程称为数据分析。数据分析工具可帮助你发现关键见解，从而做出更明智、更成功的决策。它涉及将原始数据转化为有意义的统计数据、信息和解释。任何数据分析项目的目标都应该是提供有用的信息以做出明智的业务决策。通常，数据分析师职位描述流程涉及五个步骤：
1. 确定需要分析的数据
2. 获取要分析的信息
3. 通过清理数据来准备分析
4. 分析数据
5. 从分析中推断意义
数据分析师做什么？
数据分析师分析数据集以找到解决与企业客户相关的问题的方法。数据分析师还将这些信息传达给管理层和其他利益相关者。数据分析师的角色可以定义为拥有将原始数据转化为信息和洞察力的知识和技能的人，这些信息和洞察力可用于制定业务决策。再直白一点就是：“数据分析师的任务是从看似无关紧要的信息中获得有意义的见解”。数据分析师的首要职责通常包括：
数据采集
数据清理和预处理
数据分析
数据可视化
报告生成
数据建模
数据质量保证
协同决策
持续学习和改进
数据隐私和安全
数据分析师可以在哪些领域工作？
数据分析师在许多领域都有很高的需求，包括执法、时尚行业、食品行业、IT 行业、企业、环境部门和政府。数据分析师可能有各种其他名称，包括但不限于：
医疗保健分析师
市场分析专业知识
业务分析师
商业智能分析师
运营分析师
情报分析师
数据分析师职业前景如何？
数据分析领域的工作岗位很多，薪水很高，而且你可以选择的职业道路也很丰富。数据分析为各个行业和企业层面提供了各种各样的机会。数据分析领域的工作薪资起步比其他岗位要高一些。数据分析师通常会晋升到更高的职位，如高级数据分析师、数据科学家、数据分析经理、业务分析师等。更高的职责也伴随着大幅加薪。
总之：在当今数据驱动的世界中，熟练的数据分析师的需求量很大。由于需求量很大，熟练的分析师可以获得良好的福利和薪水。
数据分析师认证机构有哪些？
专业认证可以帮助数据分析师们提高他们的工作前景，会对他们的职业机会、薪水和就业产生积极影响。也就是说获得数据分析认证（或多个认证）可为你提供在数据分析领域取得成功的工具。认证不仅可以帮助你磨练你的技艺。他们还告诉未来的雇主你有能力胜任这份工作。它可以帮助你在几乎任何你想从事的行业中占据市场，并帮助你在你选择的工作中赚取更多收入。下面就为大家推荐一些热门认证和证书课程，查看认证机构特点选择最适合自己的！
1. 谷歌数据分析专业证书（Google Data Analytics Certificates）
【课程简介】：Coursera 上提供的 Google 数据分析专业证书是一种全面的数据分析证书，可帮助早期职业分析师发展技能。它专注于分析的关键基础领域，例如元数据、R 编程电子表格、SQL、道德、数据收集、数据可视化和数据清理。可在短短六个月内提供数据分析的全面介绍，包括由 Google 员工教授的八门课程。任何人都可以学习这个项目，无论经验或教育程度如何。
【课程要求】：获得 Google 数据分析专业证书不需要任何经验、知识或培训，很适合初学者。
【学习方式】：在线。
【持续时间】：约 6 个月（每周 10 小时）。
【所需价格】：每月 234 美元或 49 美元；如果在规定的时间未完成，需要额外付费继续访问Coursera学习。
【课程介绍】：Google 数据分析专业证书分为八个独立的课程，涉及基本主题，包括数据处理、学习编程语言 R 和最终的顶点项目。 您将在 Coursera 平台上学习，所有讲座、阅读材料和作业均基于该平台。评估通过同行反馈系统进行评分。八个独立的课程分别为：
| 1. 基础：数据无处不在 |
| 2. 提出问题以做出数据驱动的决策 |
| 3. 准备探索数据 |
| 4. 处理数据：从繁杂到简明 |
| 5. 分析数据回答问题 |
| 6. 通过可视化艺术共享数据 |
| 7. 使用 R 编程进行数据分析 |
| 8. Google 数据分析顶点：完成案例研究 |
值得一提的是：符合学位学分资格，该专业证书有 ACE推荐，它有资格获得参与计划的美国学院和大学的大学学分。
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2. IBM数据分析师专业证书（IBM Data Analyst Professional Certificate）
【课程简介】：IBM 数据分析师专业证书是一门灵活的在线课程，可以帮助那些没有经验的人为入门级数据分析师职位做好准备。通过大约需要 11 个月完成的八门课程，学习者可以掌握 Python、SQL、Excel 和 IBM Cognos 分析等程序的实用知识。
IBM 数据分析师专业证书（也与 Coursera 一起颁发）是数据分析师的入门级认证，旨在提高他们的能力，特别是在使用 Excel 和 Python 时。学生学习如何操作电子表格来整理和挖掘数据、在 Excel 和 Python 中可视化数据以及在云数据库中工作。该计划包括九门课程，大约需要四个月才能完成。所有讲师都是行业专家。该计划向任何人开放。
【课程要求】：不需要具备相关经验即可获得 IBM 数据分析师专业证书。入门所需的只是对计算机知识、高中数学的基本了解以及与数字打交道的意愿。
【学习方式】：在线。
【持续时间】：约 4 个月（每周 10 小时）。
【所需价格】：每月费用为 39 美元。
【课程介绍】：作为数据科学的入门课程，该认证将教你数据科学的基础知识、工作职能以及如何像数据科学家一样思考。它提供使用专业氛围中使用的语言和库的实践技能。作为工作的一部分，你将导入和清理数据集以分析和可视化数据。然后，你使用 Python 评估了 ML 和模型，所有这些的目标都是能够发布项目报告。该认证包括九门课程：
| 1. 数据分析简介 |
| 2. Excel 数据分析基础知识 |
| 3. 使用 Excel 和 Cognos 进行数据可视化和仪表板 |
| 4. Python 用于数据科学、人工智能和开发 |
| 5. 数据科学 Python 项目 |
| 6. 使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL |
| 7. 使用Python进行数据分析 |
| 8. 使用 Python 进行数据可视化 |
| 9. IBM 数据分析师顶点项目 |
当你完成每门课程时，你将获得专业环境中所需的更多知识和工具。此外，你将创建一个数据科学项目组合，以证明你处理复杂项目细节的能力。除了课程证书之外，你还将收到 IBM 颁发的数字徽章，以表彰你在数据科学方面的熟练程度。
值得一提的是：符合学位学分资格，该专业证书有 ACE推荐，它有资格获得参与计划的美国学院和大学的大学学分。
3. 微软认证：Power BI 数据分析师助理（Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate）
【课程简介】：Microsoft 的Power BI 数据分析师助理认证表明认证持有者有能力使用 Power BI（一种用于可视化数据以进行业务分析和情报的交互式软件）。该认证专为已经了解数据流程和数据存储库的主题专家而设计，非常适合那些希望展示其高级分析能力及其可为企业增加的价值的人士。 作为 Power BI 数据分析师，你与业务利益相关者密切合作以确定业务需求。你与企业数据分析师和数据工程师协作来识别和获取数据。你还可以使用 Power BI 来：
转换数据
创建数据模型
可视化数据
共享资产
你应该熟练使用 Power Query 并使用数据分析表达式 (DAX) 编写表达式。你知道如何评估数据质量。此外，你还需要了解数据安全性，包括行级安全性和数据敏感性。
【课程要求】：本课程的受众是想要学习如何使用 Power BI 准确执行数据分析的数据专业人员和商业智能专业人员。本课程还针对那些开发可视化来自云端和本地数据平台技术的数据的报告的人员。
【学习方式】：在线。你可以在网站找到一些学习资料。
【持续时间】：约 6 个月（每周 10 小时）。
【所需价格】：要参加考试，你必须支付 165 美元，但价格根据你所在的国家或地区而有所不同。考试的范围为 1 到 1,000，你必须获得 700 分才能通过考试。如果你未通过考试，你可以重新参加考试，但两次重考之间必须等待至少 24 小时。
【支持语言】：英语、日语、中文（简体）、韩语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语（巴西）、阿拉伯语（沙特阿拉伯）、俄语、中文（繁体）、意大利语、印度尼西亚语（印度尼西亚）等。
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4. 亚马逊AWS认证数据分析（AWS Certified Data Analytics - Specialty）
【课程简介】：Amazon Web Services (AWS) 数据分析 – 专业认证面向使用 AWS 云服务（尤其是使用 AWS 数据湖）的经验丰富的分析师。AWS 数据分析认证表明持有者有能力使用亚马逊网络服务 (AWS) 设计、构建和维护分析解决方案。资格要求包括通过 AWS 认证数据分析 – 专业考试 (DAS-C01) 的分数。AWS 建议至少五年的数据分析经验，以及至少两年的 AWS 经验。
完成认证表明你精通AWS大数据服务。这可以帮助您构建、部署和管理网站。了解网络分析的基础知识。了解如何挖掘数据湖中的信息并了解日志分析、流分析和机器学习。
【课程要求】：亚马逊 AWS 认证大数据认证适用于拥有五年的常见数据分析技术经验和具有至少两年使用亚马逊网络服务 (AWS) 技术经验的人员。
【学习方式】：在线，可以在官网上找到免费学习资料，你也可以在网站上下载考试指南及示例问题。。
【所需价格】：认证考试费用为 300 美元。
【认证流程】：要获得此证书，你必须通过 Amazon 的 DAS-01 认证考试，该考试包含 65 个问题，分布在多项选择和多项回答部分。考试时间为180分钟。
5. SAS统计业务分析师专业证书（SAS Statistical Business Analyst Professional Certificate）
【课程简介】：SAS统计业务分析师专业证书专为希望提高专业领域预测和统计建模能力的数据分析师而设计。该在线证书专为具有 SAS 编程知识的人员设计，大约需要三个月的时间才能完成，并表明持有者在商业目的建模和编程方面的熟练程度。
【课程要求】：该专业证书面向那些已经具备 SAS 编程语言知识和经验的人员。对 SAS 缺乏了解的人应该先考取SAS 程序员专业证书。
【学习方式】：在线。
【持续时间】：约 3 个月。
【所需价格】：课程费用为每月 49 美元。
【课程介绍】：作为一名建模师，让自己脱颖而出。吧将获得 SAS 统计、建模和编程技能，包括方差分析、回归、逻辑回归、建模的业务应用以及建模的挑战。课程如下：
| 1. 统计分析简介：假设检验 |
| 2. 回归建模基础知识 |
| 3. 使用 SAS 进行逻辑回归预测建模 |
6. CompTIA Data+
【课程简介】：CompTIA Data+认证强调了早期职业专业人员对数据挖掘、操作、可视化和报告的掌握。该认证适用于那些拥有一年半到两年工作经验的人，而 CompTIA Data+ 认证则为那些刚刚进入该行业的人提供了从人群中脱颖而出的机会。通过此认证可以让你：
挖掘数据更有效，分析更严谨，避免混淆结果。
在具有说服力而不是令人困惑的报告中突出显示重要内容，帮助推动更好的数据驱动决策。
让自己成为有价值的团队成员，数据素养意味着你更具就业能力和向上流动性。
【课程要求】：要获得此认证，您必须通过包含 90 个问题的考试，并且在 100-900 分制中得分至少为 675 分。CompTIA 建议参加此考试的人员拥有 18 - 24 个月的分析师或报告职位经验，这些经验使他们接触过数据库、分析工具、统计数据和数据可视化基础知识。
【学习方式】：在线。
【所需价格】：考试费用为 239 美元。
【学习到的技能】：
| 1. 数据概念和环境 | 提高您识别数据模式和维度的基本概念的知识，同时了解常见数据结构和文件格式之间的差异。 |
| 2. 数据挖掘 | 提高解释数据采集概念、清理和分析数据集的原因、执行数据操作以及理解数据操作技术的技能。 |
| 3. 数据分析 | 获得应用适当的描述性统计方法并总结分析类型和关键分析技术的能力。 |
| 4. 可视化 | 了解如何转换业务需求，以使用适当的设计组件以报告或仪表板的形式创建适当的可视化。 |
| 5. 数据治理、质量和控制 | 提高总结重要数据治理概念和应用数据质量控制概念的能力。 |
7. Cloudera CDP数据分析师
【课程简介】：Cloudera 已停用其 CCA 数据分析师认证，并以新的 CDP 认证计划取代。CDP 数据开发人员认证涵盖创建应用程序和数据管道所需的技能和知识。此 CDP 数据分析师考试测试数据分析师成功担任其角色所需的 Cloudera 技能和知识。该考试测试 Cloudera 产品的使用情况，例如 Cloudera Data Visualization、Cloudera Machine Learning、Cloudera Data Science Workbench、Cloudera Data Warehouse 以及 SQL、Apache Nifi、Apache Hive 和其他开源技术。
注意：虽然考试目前处于测试阶段（这意味着可能会对内容进行一些小修改），但如果通过考试，你就可以获得认证。
【考试要求】：考试时长为120分钟，它涵盖了 CDP 架构的组件，比较了公共云和私有云基础之间的安全性，描述了分析经验并审查了在主要云基础设施提供商上部署的要求。未通过考试的申请人必须等待 30 个日历日才能重新参加考试。该认证的有效期为两年。
【学习方式】：在线。
【所需价格】：330 美元。
8. aCAP助理认证分析专家
【课程简介】：aCAP是一项独立验证，表明你对整个分析流程拥有丰富的知识—从业务问题框架、分析问题框架、数据到方法选择和模型构建、部署和生命周期管理。aCAP使你能够轻松地向其他人传达你已掌握分析流程的信息。
【课程要求】：无需任何学历及经验。
【学习方式】：在线。
【持续时间】：约 3 个月。
【所需价格】：$200 - INFORMS 会员；$300 - 非会员。
【考试内容】：aCAP 考试问题涵盖了分析流程的所有七个领域，问题分布如下：
1. 业务问题框架 - 占考试问题的 14% |
2. 分析问题框架 - 考试问题的 17% |
3. 数据 - 23% 的考试问题 |
4. 方法选择 - 考试问题的 14% |
5. 模型构建 - 考试问题的 16% |
6. 部署 - 考试问题的 10% |
| 7. 生命周期管理 - 考试问题的 6% |
获取证书后，有有效期，你可以进行继续教育，续订你的证书。
9. 认证分析专业认证 (CAP)
【课程简介】：分析专家认证 (CAP) 认证是对成熟分析和数据科学专业人士所拥有的关键技术专业知识和相关软技能的可信、独立验证，并受到分析导向型组织的重视。作为供应商和技术中立的认证，CAP 证明了分析专业人员在七个分析领域的卓越能力，为组织和专业人员提供了一个有价值的平台，以更好地识别、招聘和留住顶尖分析人才在当今竞争激烈的分析队伍中脱颖而出。
认证分析专家（CAP）是国际上广为流行的一种数据分析资质认证，该项认证主要考核学员对于整个数据分析流程的认知和理解。目前，在全球一百多个国家都可以进行CAP报名和考试。分析专家认证( CAP) 证书是一种独立证书，显示个人在分析过程中的专业知识。主题包括：
数据
方法选择
建筑模型
业务问题框架
分析问题框架
部署
生命周期管理
【课程要求】：资格要求包括至少四年制学位、CAP 考试合格、遵守 CAP 道德准则、相关软技能以及以下经验水平：
三年获得硕士学位
五年并获得相关领域的学士学位
在不相关领域获得学士学位七年
【学习方式】：在线。报名后会获得培训材料包括 CAP 手册、工作任务分析 (JTA) 和 CAP 学习指南。
【所需价格】：$495 - INFORMS 会员；$695 - 非会员。
需要提醒大家的是：该认证有效期为三年，之后可以续订。
10. DataCamp 数据分析认证
【课程简介】：DataCamp 的数据分析师认证可帮助您获得资格进入该行业，证明您拥有使用一系列技术自信地分析数据所需的技能。认证表明您可以执行数据管理和探索性分析，了解分析的基础知识，并可以可视化、报告和传达您的发现。 世界各地的企业都知道，为了保持竞争力，他们需要利用数据并利用数据提供的见解，为此，他们需要像您这样的人才。 由于数据分析师收集、清理和“读取”数据以生成见解，因此它们是商业世界的重要组成部分。通过 DataCamp 获得专业数据分析师认证意味着您已准备好帮助公司（包括领先的跨国公司）了解数据所传达的信息。
DataCamp 的数据分析师认证为您提供经过验证的证据，证明您知道如何导航数据系统、从数据中提取含义以及有效地传达您的发现。要获得认证，您将完成一系列定时在线任务，其中包括：
数据管理
探索性分析
分析基础知识
数据通讯
生产编码
统计实验
您将在认证过程中使用多种数据科学工具。对于分析基础知识和探索性分析，您可以选择使用 Python 或 R。您将通过使用该语言来管理、清理和处理数据来证明您对 SQL 的掌握。
【所需价格】：黑五优惠仅需$149。
省钱秘籍：
通过Extrabux前往DataCamp购买课程的话，还可以获得额外最高50%的超级返现。
除了以上这些认证，还有一些企业提供数据分析认证如Dell Data Scientist – Advanced Analytics, 还有一些学校提供数据分析认证，如哥伦比亚大学数据科学专业成就认证，沃顿商学院商业分析在线证书课程，哈佛大学商业分析课程，麻省理工斯隆管理学院应用商业分析证书，康奈尔大学数据分析证书课程，图灵学院数据分析项目。
获得数据分析认证的好处有哪些？
以下是获得数据分析认证的一些主要好处：
1. 信誉度
获得值得信赖的组织（例如受欢迎的软件提供商或著名大学）的专业认证，可以向雇主证明您拥有您的职业所需的技能。它还证明您已经在该领域进行了投资并且关心增强您的技能。这可以帮助招聘经理建立对您能力的信任，也可以让企业对您帮助他们做出的基于数据的决策充满信心。
2. 更新技能
由于数据分析是一个新兴领域，分析师的技术和方法可能会迅速变化。例如，人工智能的突出地位是该行业相对较新的发展。获得认证是了解该领域最新创新并确保您了解如何操作雇主当今使用的工具的好方法。
3. 潜在的职业变化
如果您拥有与数据无关的学科学士学位，获得认证可以帮助您获得涉及数据分析的职位的资格。例如，如果您有广告背景，但希望专注于使用营销分析和人口统计数据来完善营销策略，那么认证可以补充您的专业知识并提高您担任新职位的候选资格。它还可以增强您加薪或晋升的理由，因为它可能表明您可以作为数据分析师提供额外的价值。
谁应该获得数据分析认证？
以下是一些可以从数据分析认证中受益的角色：
1. 数据分析师：数据分析师检查、准备和审查定性和定量数据，为关键决策者制定的业务计划和战略提供信息。认证可以成为数据分析职业的切入点，也可以作为计算机科学或数据科学学位的补充。
2. 数据科学家：数据科学家也分析数据，但他们使用数据挖掘和机器学习等先进方法从中提取有意义的见解。专注于机器学习和算法等专业技能的数据分析认证可以帮助完善数据科学家的职业道路。
3. 数据技术人员：数据技术人员输入和管理业务数据，通常使用内部数据库、电子表格和报告工具来保护、分类和共享这些信息。想要提升职业生涯并承担新职责的数据技术人员可能会发现数据分析认证很有帮助。
如何选择适合你的数据分析认证项目？
市场上有如此多的数据分析认证，选择适合你的认证可能是一项艰巨的任务。那么以下几点建议给到你：
1. 确定你的职业目标
了解你希望从认证计划中获得什么可以帮助你选择一个最能直接将你与相关机会联系起来的认证计划。例如，如果你想成为一名专门开发数据分析算法的数据科学家，你可能想获得一个专门的认证来保证你的机器学习和人工智能技能。
2. 确定你的预算和时间
认证计划的成本可能差异很大，因此选择符合您需求的计划非常重要。许多雇主提供培训报销或资助机会，因此你可以考虑与你的经理讨论选择，特别是如果认证可以提高你有效执行工作的能力。此外，认证计划的长度也各不相同。自定进度的课程允许你将尽可能多的时间投入到学习中，因此你可能能够比其他课程更快地完成某些课程。
3. 了解雇主要求什么认证
研究你所在市场的招聘信息，并记下他们提到的所需或首选认证。你还可以进行一些研究，了解你的目标职位最常持有的认证是什么。这可以帮助你选择与你的愿望直接相关的认证。
4. 研究认证的认可度和声誉
在参与认证计划之前，请确认该证书在你的行业中得到认可。阅读你正在考虑的认证评论，并搜索提供商的网站以获取有关其认证的信息。获得受人尊敬的行业实体的认证有助于向潜在雇主表明你是值得信赖的候选人。
常见问题
1. 数据分析师的职责是什么？
数据分析师负责收集、处理和分析数据，以提取有价值的见解并支持决策过程。
2. 数据分析师是IT工作吗？
虽然数据分析师与技术和数据相关工具密切合作，但数据分析通常不属于 IT（信息技术）工作。数据分析师专注于解释和分析数据，以获取业务决策的见解。然而，数据分析师经常与 IT 专业人员合作来有效地访问和管理数据。
3. 数据分析师与谁一起工作？
数据分析师的合作对象取决于他们工作的行业类型。数据分析师在多个行业工作，包括金融、商业、科学、政府、医药等。
4. 数据分析师需要编码吗？
是的，数据分析师通常需要编码技能。熟练掌握 Python、R 或 SQL 等编程语言对于数据操作、统计分析和数据可视化至关重要。编码允许数据分析师清理和预处理数据、执行复杂的计算以及创建自动化数据管道。
5. 数据分析师是做什么的？
数据分析师负责收集、组织、清理和识别原始数据的趋势。
6. 数据分析师职位的常见职责有哪些？
数据分析师的常见职责包括使用特殊工具和软件提取数据、响应与数据相关的查询、设置流程以提高数据效率、分析和解释数据趋势以及报告趋势以增加业务价值。
7. 数据分析师职位的典型资格是什么？
数据分析师职位的典型资格包括科学、数学或相关领域的学士学位以及数据分析或相关领域的研究生学位。掌握 Python 和 R 等编程语言的知识也很重要。
8. 数据分析师工作难吗？
数据分析师工作的难度级别可能会有所不同，具体取决于所分析数据的复杂性、项目范围以及分析师的专业水平。数据分析涉及处理大型数据集、复杂问题，以及不断更新技能以跟上不断发展的技术的需要。然而，通过正确的教育、培训和经验，许多人发现数据分析师工作的挑战在智力上具有刺激性和回报性。
9. 数据分析师工作辛苦吗？
数据分析师不是一项艰巨的工作，但也不是一项容易的工作，而是两者的结合。困难的部分是理解 Python 等语言以及 Excel 和 Tableau 等工具。
10. 成为一名认证数据分析师需要多长时间？
从一个完全的初学者开始，成为一名经过认证的数据分析师可能需要短短 4 个月的专门课程，或者长达 4 年的大学课程。
作为一名技能提升者，学习额外的数据分析技能可能需要几天到几个月的时间，具体取决于您想要提升技能的程度！
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