数据分析要学啥超级菜鸟如何学习数据分析？5分钟教你~数据分析要学啥软件好一看就会，

在回答超级菜鸟如何学习数据分析的问题之前，希望大家理性看待数据分析行业。因为，要成为其中的一员，不仅要能吃苦，还要有一定的统计学知识、计算机知识等等。一般来说，最好是本科，如果是大专，也必须是相关专业。

原因很简单。非相关专业的学生学起来有点难，尤其是大学里不学高等数学的，真的很难。如果你下定决心要学习，一定要提前做好心理准备，否则以后学到更难的内容时，很容易半途而废。好了，我们进入正题。01我们先来看看数据分析行业的薪水？根据历年《职友集》的平均薪资走势，可以看出数据分析行业的薪资非常可观。截至今年6月，全国数据分析师平均薪资为15K，主要薪资区间在10K-30K之间。

即使在艰难的2020年，全国数据分析师的平均工资也可以高达16.5K。令人激动的数据~

02大厂偏爱数据领域哪些岗位?看到这么高的薪水，估计很多小伙伴会问，各大厂主要招哪些职位呢？菜鸟有什么机会？在各大厂的招聘需求中，数据岗的招聘信息主要集中在：数据分析师、数据管理专家、数据算法工程师、数据产品经理等岗位。其中，数据分析新手招聘最多的职位是数据分析师职位。在《职友集》中搜索数据分析岗位的招聘需求，就不难看出：企业普遍对数据分析师的工作经验要求比较低，但工资都在10K+。

由此不难看出，菜鸟数据分析师的入门机会就在这里。当然后期的发展方向也很多，比如：Python数据分析师、数据运营、数据产品经理、数据挖掘、数据工程师、数据库管理、数据架构师等。03初学者应该如何学习数据分析？学习的重点在哪里？笔者认为，一个优秀的数据从业者应该具备优秀的数据分析思维、业务处理和数据分析能力，以及对整个行业乃至国内外前沿数据分析工具和算法的了解。

除了这些，我们再来谈谈数据从业者应该掌握的技术栈。1）精通python用行话来说：人生苦短，我用 Python。这句话的表面意思是说，如果你想工作更轻松，就选择Python。我同意这句话，但我认为，还是应该理解它的更深层次的含义。也就是说，你必须不断更新你的知识体系才能很好地使用 Python。很多在数据分析行业工作了8年、10年的人，都还不能说自己精通Python。充其量，是一个熟悉 Python 语法、函数、模块、和一些面向对象等知识的人。如果你想成为一名合格的数据人，你必须考虑哪些问题可以通过 Python 扩展来解决。另外，像 Pandas 和 Sql，它们之间有什么区别？其实它们在数据处理的方式上几乎是一样的，只是提供了快速、方便地处理数据的功能和方法。如果你想实际解决问题，你可以将它与 Python 一起使用。这就是为什么 Python 经常被认为是处理数据分析的最有效方法之一。2)数据架构对于一些新手来说，他们可能对 Hive SQL 有一定的了解，但是如果你真的想问他 Hive 相关的问题，他们可能什么都回答不了。这是因为他们的技术并不扎实。如果想在这个行业长期发展，就必须对数据架构有更深入的了解。简单地说，Hive 是一个开源数据仓库工具，主要用于存储和处理海量结构化数据。它存储在 HDFS 中并使用 Map Reduce 计算。虽然很多数据工作并不要求你精通 HDFS 和 Map Reduce 等高难度技术。但是，到最后，我们还是需要了解一些东西，了解一些基础知识的，这对我们做数据挖掘、数据分析和算法很有帮助。尤其是进阶阶段，掌握这些高难度的工具，不仅会大大提高你的面试通过率，还能让你轻松实现财务自由。

3)数据挖掘模型笔者认为，当今社会互联网行业如此发达，年轻人的思维方式和待人方式几乎与过去完全不同。那些思想活跃、愿意学习的年轻人正逐渐被全社会认可。在这种情况下，对于转行或职场新人来说，无疑是一个很好的机会。所以，希望打算转行数据分析行业的年轻人，可以多花点时间在技术上探索和学习上。例如，数据挖掘是一个很好的内容。我们都知道，有些业务场景下的任务是很难通过简单的比较和交叉分析来解决的，比如分类、预测、文本挖掘等，这就是技术发挥作用的地方。当数据量大时，我们很难对用户的情感、观点等进行一一分析，但我们可以利用文本挖掘的方法，快速准确的提取出用户的观点、主题和情感分析，从而完成我们的任务。这个技术有难度，但是学会了会对你的涨薪非常有帮助。04写在最后未来，随着互联网+时代的进一步发展和进步，人工智能、万物互联的时代终将到来。届时，也将迎来数据分析行业的鼎盛时期。如果你看好数据分析行业，并以此作为你未来职业规划的方向，建议你抓紧时间，好好利用现在，提高学习效率。不会花太长时间，生活会为努力打下基础的人，给予最好的回报。CPDA数据分析师培训课程，就能为你打下数据分析基础提供帮助，培养数据分析思维，建立数据分析体系。