数据分析师将原始数据转化为有用的见解，他们还负责收集数据、组织和分析数据，然后展示他们的发现。
数据分析师需求量很大，并且没有足够的数据分析师来填补所有职位。具有适当技能的人可以填补这些职位。在申请数据分析师的工作时，学位很有帮助，但并非所有雇主都需要学位。经验更重要。
部分经验包括使用 Tableau 和 Microsoft Excel 等工具，以及了解 R、SQL 和 Python 等语言。
数据分析师使用电子表格做了大量工作。（在面试期间，通常会收到一两个旨在评估您使用 Microsoft Excel 的技能的问题。）
数据分析师也是数学家和统计学家。如果您对数学和统计学充满热情，那么数据分析师所做的工作可能是您的利基。多元微积分和线性代数常用于数据分析。培养该职位所需的数学和统计技能将有助于解决复杂的业务问题。（现代计算机和笔记本电脑可以充当支持数学和编程计算的计算器。）
数据分析师的收入金额各不相同，取决于许多因素，例如组织的位置、您拥有的经验数量以及行业（医院、零售、服务）。在美国，初级数据分析师的年收入预计在 35,000 到 65,000 美元之间。
挑战
Adie Fridman 是费城儿童医院，当被问及她觉得作为数据分析师有什么困难的任务时，她回答说：
“可能是数据的初始状态。开展新项目的第一个重大挑战是定位数据。我们有庞大的数据库，至少在我工作的领域，以前没有多少人使用过这些数据，我认为很多人在新项目中都是这种情况。因此，您必须首先确定如何能够提取数据，这通常是一个挑战。然后清理数据通常是一个更大的挑战。它永远不会干净，通常需要一点时间才能找到一种模式并找出清洁它的最佳方法——把它弄脏。一开始还挺手动的。您必须查看一堆患者图表并验证您正在查看的内容是您认为您正在查看的内容，然后弄清楚如何以您可以实际使用的方式组织它。”
可转移技能
有数据分析可以与所谓的“可转移技能”相结合的课程（从免费到昂贵）——尽管有些也可能被称为人格特质。一些更有用的可转移技能包括：
良好的解决问题的能力
好奇心/好奇的天性
进行研究的能力
良好的沟通技巧（尤其是在解释事物方面）
团队合作与协作
注重细节
其中一些特征可能只是您基本人格的一部分，而其他可转移技能可能是在学校、工作中或仅仅通过与他人互动而发展起来的。
当您的实际数据分析经验很少时，这些可转移的技能可以帮助证明您适合这份工作。雇主目前重视软技能，这些都值得在简历或投资组合中列出。
尽管数据分析师他们大部分时间都花在计算机上进行数据分析，他们必须具备向高层管理人员展示他们的发现所需的沟通技巧。
所需的数据分析师技术技能
数据分析师需要使用各种工具，例如 SharePoint、Microsoft Excel、Microsoft Access 和SQL 数据库. 许多数据分析职位需要使用 Python 和 SQL 的经验。
经验与数据争吵和数据组织也是宝贵的技术技能。
数据分析师培训
如果您已经有一些使用数据分析的经验，那么您将在获得工作面试方面具有优势。经验越多，获得面试和工作的机会就越大。
如果您有数学天赋，但没有数据分析经验，那么是时候学习一些了，从一些课程开始。作为一个没有经验的入门级分析师，没有太多的记录可以给潜在雇主留下深刻印象。Python 是一种非常常用的语言，我建议先学习它，然后再学习 SQL。下面列出了一些：
商业分析在行动：ADATAVERSITY 培训中心教授数据分析实用技能的课程。它评估当今分析、
机器学习、企业系统、数据工程和质量数据的含义。
数据分析短期课程：职业铸造厂提供免费的数据分析短期课程，非常适合快速介绍数据分析。
学习为数据分析编码：开放学习由英国开放大学赞助，内容丰富，从学习数据分析代码到介绍计算和 IT再到网络犯罪心理学。.
在线数据科学课程：哈佛大学在他们（和麻省理工学院）的 edX 计划中有许多免费的数据分析课程。他们的主题范围从线性回归到数据争论再到机器学习。这些课程往往需要一些先验知识，但涵盖了几个专业主题，并且比大多数免费课程提供更多的深度。
获得一些真实的经验
如果您没有实际的项目经验，那么值得花时间自己做一些项目。数据分析师应该能够在不同的行业和领域工作，收集数据并提供有用的信息。CareerFoundry 有九个项目建议这可以自己完成，并提供许多免费工具的链接。
大多数建议的项目都相当简单，但肯定会提供一些经验。我推荐你觉得有趣的项目。这些已完成的项目可以列在您的简历中，并在作品集中进行更详细的描述。
投资组合和简历
投资组合正受到雇主的欢迎。（我建议您拥有一份包含指向您的链接的 PDF 简历文件夹. ) 简历提供了您的经验和教育的浓缩版，而作品集则显示了扩展版。
目前，作品集是一个网站，通过展示一个人的工作示例来传达一个人的能力和经验。有免费网站可在线获取。
在创建数据分析简历和投资组合时，请记住可转移的技能。他们应该列在简历上。在投资组合中，它们应该被扩展，最好有例子。花一些时间思考和确定你的核心软硬技能，以及它们如何在数据分析中发挥作用。
例如，您可能有教学经验，并且对与听众交谈和解释事情感到很自在——这在向高层管理人员进行演示时非常有用。也许您与一个小型施工人员一起工作，并且了解团队合作和协作。或者你在咖啡店工作，证明你可以在压力下工作。
现场工作与远程工作
这是一项可以远程工作的工作。许多雇主更喜欢让员工在现场工作的更传统模式，但并非所有人都这样做。允许甚至更喜欢远程工作人员的趋势越来越大。毕竟，如果每个人都在远程工作，办公楼空间的间接成本就会消失。
远程工作需要一定程度的自律。通常，它需要长时间坐在一个位置并专注于工作。
有些人喜欢在家工作，听音乐、新闻或科学节目提供背景噪音。其他人更喜欢在咖啡店或图书馆工作，以避免在家工作的干扰。图书馆通常是最安静的地方。
您甚至可以将自己设置为远程独立承包商（尽管我强烈建议您在走这条路之前至少获得一年的经验）。
作为远程工作者，雇主可能希望证明您可以在没有监督的情况下有效地管理您的时间。这属于可转移技能的范畴，其他工作的例子可以用来证明你有远程工作的自律性。
您是否曾经独立从事过自由职业项目？您是否有任何项目需要在截止日期前完成？学术项目确实很重要。
远程沟通的能力也是远程雇主关心的问题。有时您必须与不同地点的其他人合作才能完成项目？电子邮件通常是一种很好的沟通方式。电话和缩放也是选项。
数据分析师不使用机器学习
对数据分析师的需求很高，而工作本身需要各种技能——这些技能可能来自其他生活和工作经历。Rebecca Pope，负责数据科学和工程毕马威，表示：
“你不需要成为优秀的统计学家或高级数学家就可以从事数据科学或分析工作，也不需要大量的编程知识。数据分析师的角色没有太多的机器学习建模或机器学习部署。如果你想成为一名数据分析师，如果你了解如何使用它会有所帮助快速矿工预测分析软件和PostgreSQL，一个开源的关系数据库。”
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