数据分析师是怎样的职业，零基础转行要从哪里开始入门，学什么课程？

真正的数据分析师的核心课程是机器学习和深度学习，绝对不是Python开发或者Excel制表。

在你学习机器学习和深度学习的过程中，最重要的就是算法模型的训练。参加真正的数据分析师的培训有点类似于报了个奥数班。

所以要学这个需要强有力的理论知识作为支撑，比如说高数、离散、线代、数据结构、算法导论，概率论、统计学。

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。

第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。

当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。

第三：分析思维的练习。

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

第四：数据库知识。

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

第五：业务学习。

其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

第六：开发工具及环境。

比如：LinuxOS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。

总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！

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BDA证书是值得考的，该证书是数字化人才方向的分析证书，该证书的含金量很高。数字化人才的重要性不需要多说，随着互联网、移动互联网的发展，数据爆发式增长，当今社会发展的核心和内在驱动力已经转变为数据。

国家发布了一系列政策，积极倡导数字化转型、数字化人才培养，企业也需要更高效、更低成本、更准确的决策判断。

BDA其他情况简介。

BDA其实是business date analysis 的简称，也就是商业数据分析，主要应用方向包括单不限于精细化运营、流量变现、路径转化、兴趣推荐、用户画像等。

BDA数据分析师从2004年就已经存在了，最早的前身是国家统计局与教育部主办的“调查分析师”，后来逐渐升级为数据分析师，受到了国家、企业、学校三方认可。

同时备战CDA考试的一员，都是在经管之家找相关的学习资料，千万别信网上买的视频资料，好多都不是最新的哦，办的经管之家的会员，里面有好多大咖讲解的相关视频都能观看学习，还有相关的题库，可以无限刷题，这个对备考还是很有帮助的，CDA L1的难度能驾驭，等备考二级的时候我就报个CDA的相关课程，资料比较全，而且让导师带着备考，节省备考时间。

老友记从播出一直到现在收视一直很高，豆瓣的评分都是在97分左右。6位主角他们的收益也翻了一番，据说一集100万美元，这部电视剧受到了很多人的喜欢。老友记中剧中人物收入情况怎么样？

一、Joe是肥皂剧常驻演员，收入排第一

老友记是美剧排名第一的连续剧，多年以来一直稳居排行榜，可以看出大家对它的喜爱程度。如果要把这6位主角收益排一排，那么排在第一的一定是Joe，因为Joe是肥皂剧常驻演员。Joe喜欢表演，当他把这个职业当成自己兴趣爱好时，那么他的潜力也是巨大的，相信他也会不断突破自己。大家都知道演员的收益很高，如果出名了，那么一定是赚得盆满钵满，就像老友记里的那些演员一样每年躺赚2,000万。

二、高级餐厅里的主厨Monica

Monica的经历有点坎坷，前期发展得很顺利，父母供自己读完了大学。后来找工作的时候遇见了一点坎坷，大家知道在美国找工作也不是很顺利的，注重个人能力，但是Monica没有气馁，始终在不断努力中。后期Monica发展得比较顺利，在一家高级餐厅里当主厨，能坐上主厨的位置也是非常不错的。Monica在美国的一家高级餐厅里当主厨，她的收入也不菲，所以Monica的收益应该排在第二位，她的丈夫在公司里的收入也很高，所以她的家庭收入很高。

三、Rach的收益排在第三位

Rach是一个公司中层的主管，在剧中她没有去法国巴黎。不知道Rach原来的工作能不能找回来，如果一切都很顺利，她又回到了以前的公司，那么她作为一个中层主管再加上公司给她加薪，她的工资待遇也是很不错的。所以瑞秋的收益排第三，这是稳稳的事。

四、Ross是大学的教授

大学教授的收益很高，Ross是6个人中学历最高的一个，Ross的工作稳定，收入也很稳定。同时Ross也会有额外收益，大学终身教授，Ross的社会地位很高，所以还隐藏着很多隐形收益。Ross会做演讲，开讲座等等，这些都会给Ross带来更多收益。

五、Chan辞职后收益一般

Chan本来已经做到了公司老总的位置，可是后来辞职了，辞职要么就变得更加优秀，要么就会降级，降级工资就会变少。Chan辞职后剧变成了初级文案，所以Chan的收入就是一般了，只能排在第五位了。Chan在剧中是一个刚刚起步的小白领，可以说未来可期。

六、最末端就是P

P是剧中刚起步的小蓝领，P是一家大型按摩中心的职员，薪水不多，但是也可以。慢慢来，相信她会越来越好的，P比之前的工作就好了很多。天道酬勤，只要自己想努力，一切都会越来越好。

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：

在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题；另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。