数据分析师，数据挖掘师，数据科学家，数据分析员，大数据分析，大数据挖掘等等，好多职位领域都在如火如荼地上演竞争激烈的角逐，现在就是你自己决定的时候了！

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。

依托现实数据，进行客观科学化处理，给予公司决策以借鉴。规划公司以后的发展方向和业务。数据分析师，可以让你越变越好，也可以让这个时代越变越精彩。

依托现实数据，进行客观科学化处理，给予公司决策以借鉴。规划公司以后的发展方向和业务。数据分析师，可以让你越变越好，也可以让这个时代越变越精彩。

如今好多公司都在招聘数据分析师精英。现在这个时代，人人都用大数据说话，靠大数据分析来进行决策，可见数据分析和数据挖掘有多重要。也越来越多的人投入到数据分析的行业，竞争也随之增大。因此，想好自己是否喜欢和适合大数据分析。不然坚持真的是种很痛苦的折磨……

现在数据分析师的招聘很火，但竞争数据分析师相关岗位的人也越来越多，优秀的人也越来越多，竞争好强。所以决定从事数据分析或数据挖掘工作的朋友，一定要好好加把劲，让自己的专业知识技能更加巩固扎实，这样才能增强自己的竞争力。

学习数据分析或数据挖掘的相关专业知识，真的是任重而道远啊，必须好好努力，不然真的会落后别人很多。必须要好好学，努力学！！

数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律；又或者是去定位某种或某些现象的原因；也可以是检验某种假设是否正确（心智模型的验证）。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

你永远不要假定这个世界是真空的，所以你还需要多多观察频繁出现的新数据。当有新的数据出现时，以往的经验就需要重新做评估了。

软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。

对大数据所号称的客观性的另一个期待是对于少数群体的歧视将会减少，因为原始数据总是不含社会偏见的，这使得分析可以在整体水平上进行，从而避免基于群体的歧视。然而，由于大数据能够作出有关群体不同行为方式的论断，它们的使用通常恰恰就是为了实现一个目的———即把不同的个体归入不同的群体中。

CDA(Certified Data Analyst)，简称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。由于国内缺乏数据分析师考核认证标准，经管之家以丰厚的积淀，整合资源，汇聚国内外学术界、实务界专业数据分析师团队举办“CDA数据分析师认证考试“，为企业、政府等单位培养优秀的数据分析人才。考试报名网址：https://www.cda.cn/view/3.html

谢谢分享。

正在CDA的前景道路上，为了高薪，更为了职业目标

在做市场上战略区分的时候，「足够好」这个词是绝对不能出现的。公司和数据分析师双方都应有着足够强烈的意愿，推动技术再往前发展一点点，永无止境地去摸索极限，并愿意承担更多的风险。你每天早上起床睁眼的时候，你一想到这个公司，就能兴奋的一个鲤鱼打挺立刻翻身下床，精神抖擞，迫不及待的开展全新一天的工作，它是一个能够拉动提升你，让你成为这个世界最优秀人才的平台。

宽松的格子衫、酒瓶底一样的眼镜，这或许是大多数人对程序员这一群体的群体画像，但在大数据发展如此之快的今天，数据分析师已经成为一个新兴职业。这个听着就高大上的职业，你有没有想过也可以算得上是程序员的一个分支，他们的就业现状如何?

数据分析师不仅听起来是个高大上的职业，做起来也需要高大上的技能;所以，打算一脚踏入数据分析师行业的年轻人请注意，此门深似海，换句话说，你需要投入大量精力，而且需要学习的东西太多，导致数据分析师的回报率相对较低。
　　
数据分析师在我国属于新兴职业，这一方面意味着缺乏大量这方面的人才;但另一方面也意味着行业规模小，行业规章制度与基础设施还不完善。如此看来，数据分析师这个职业，是你的菜吗?

数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

举个例子，职责可能涵盖：

书写查询从数据库中检索数据，和正确的利益相关者分享数据
浏览用户行为来寻找可以用来提升公司产品表现的见解或趋势
解释A/B测试的结果，基于此结果做出产品推荐

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

数据分析：

SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。

Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！

Bad Data Handbook  很好玩的书，作者的角度很不同。

适合入门的教程：

集体智慧编程  学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。

Machine Learning in Action  用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！

Building Machine Learning Systems with Python  虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。

对中国很多企业来说，都是拥有“数据金矿”，但是已经开始挖掘数据并熟练使用数据分析的企业并不是很多。在国内外市场的影响和中国ZF的扶持下，很多企业开始整理、分析自己的数据，这导致数据分析类岗位和专门从事数据分析的企业如雨后春笋般出现，这意味着企业对数据分析师这个岗位需求会越来越大，直至出现井喷。所以笔者从目前市场供求关系来看，认为目前从事数据分析师竞争压力会小，而且越早从事越有利。

回到大数据圈子里，每一个圈子里面的人，都是在做着改变未来世界的事，都有可能引领着大数据科技与生活的完美融合，不管是互联网+、生物医疗、基因工程、智能家居还是人工智能等等，太多新领域充满了太多未知，充满了太多使命感，所以我们真正天生傲娇，每个人都是自己的英雄。

可现在这个圈子并没有健康的茁壮生态，很多人从早就认为它就是一个泡沫，人人谈，人人吹，人人忽悠。就像法国的密西西比公司泡沫、英国的南海公司泡沫。当真正每个人都在吹捧它的时候，那说明大数据已经很危险了。

我很担心，未来的以后，大数据只是数据的积累和整合，一大堆框架性的东西，只是耗钱的东西，高空楼阁。并不是担心着失业，我只是觉得自己一路探索的“数学真正的价值”，仍然还是很难得到满意的答案。那种无助，也只能是弃甲归田罢了。

数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力，因此，统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势，但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣，通过日常学习，掌握一些统计必备技能，亦可以从事此类工作.

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国ZF和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

良好的表达能力：数据分析师有个天然的优势，能够直接和老板打交道，这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据，很好的呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。

　　快速动手能力：业务人员提的数据需求，巴不得下一秒都拿到。

　　数据分析的专业能力。

　　兴趣是可以培养的，既然愿意看这篇文章，说明有兴趣。理解、表达、动手能力，是要有意识的训练。数据分析的专业能力，是可以通过学习提升的。