想成为一名数据分析师吗？2022年，全球大数据市场规模将达到3000亿美元 。数据分析师、数据科学家、数据工程师、数据架构师等与数据相关的职位正在蓬勃发展，IT公司争先恐后地聘用这些拥有这些职位技能的人。
这些职位的主要吸引力之一将是工资构成和增长。由于每秒都有大量数据被收集，数据专业人员是最需要的。
在本文中，我们将讨论数据领域的一项引人入胜的职业，即**。数据分析师** 。我们将讨论2022年雄心勃勃的数据分析师路线图。**
在本文中，我们将讨论成为数据分析师所需具备的各种技能。我将讨论工具、技能和最好的认证来展示您在这些方面的卓越表现。我们走吧！
数据分析师学习路线图
我们脑海中浮现的第一个问题是，谁是数据分析师？他们干些什么？。
简单地说，数据分析师负责收集、处理和分析数据，以便为决策提供明智的见解。
在大多数情况下，分析师将对原始数据进行处理，对其进行研磨，以产生以行动为导向的见解。大多数分析师不会研究核心机器学习或深度学习模型。
数据分析师将使用多个工具来处理数据并使用它。对他们来说，拥有使用不同工具和统计数据的经验是最重要的。
在接下来的几个模块中，我们将讨论每项技能和相关认证。
1.统计
对于每一个数据专业人士来说，统计数据和数学是必备的。因为，如果没有统计学和概率的知识，就无法有效地解释数据。
一些主要主题包括描述性和推断性统计数据。如果你是一个纯粹的初学者，你可以花2-3周的时间来掌握这些主题，并在实践中解决一些问题。相信我，你花在这上面的时间值一百万。
顶级认证-
- 密歇根大学（Coursera)- [Statistics with Python](https：www.coursera.org/courses? query= datics%20for%20data%20science)。这个专业化课程将使您能够使用Python应用统计知识，这是至关重要的。
- 您可以阅读的一些顶级书籍是- [数据科学和赤裸裸的统计数据的实用统计数据。(https://www.oreilly.com/library/view/practical-apartics-for/9781492072935/)
2.EXCEL
Excel是数据分析人员广泛使用的数据处理和分析工具之一。我们可能有许多其他工具来处理数据，但到目前为止，Excel有其重要性。
它提供了许多功能，如图表、分析、VBA、宏、过滤器和公式。透视表和VLOOKUP函数是分析员在EXCEL上最常用的函数。
因此，掌握高级Excel主题的知识将向雇主传达一个严肃的信息。因此，我建议你选择一些最好的课程，并尽可能多地练习，以掌握这些技能。
顶级认证-
- 365Data Science-excel.简介这是一门被低估的课程，但它提供的内容超出了你学习Excel进行数据分析所需的范围。
- 莱斯大学(课程)-使用Excel.的数据分析入门这门课程是商业统计和分析专业化课程的一部分，教你从基础到高级的所有关于EXCEL的知识。
3.SQL
除了工作数据分析师，没有人能告诉我们更多关于在分析中使用SQL的重要性。作为一名分析师，您还应该熟悉数据库及其管理。您必须在公司的数据库上执行CRUD操作。为此，没有其他工具能像SQL一样灵活和可伸缩。
要执行有效的分析，您必须掌握一些主题，如联接、表操作、联合、GROUP BY、ORDER BY等。
顶级认证-
- 杜克大学(Coursera)-Excel to MySQL：商业Specialization.分析技术。此专业化认证将帮助您学习数据分析所需的所有SQL概念。
- 一些最好的书籍是-学习SQL(Oreilly)Third edition.
4.商业智能工具
商业智能或BI工具是业务分析师和数据分析师最常用的工具。您也可以使用Python、R和SQL来处理它们。
BI主要用于仪表板、报表制作和数据可视化。2022年最受欢迎的BI工具有Tableau、PowerBL和Looker。
您可以按照官方文档，用户教程在各自的网页上。但是如果你想在掌握它们方面获得认证，那么你可以遵循下面的课程。
顶级认证-
- 加州大学(课程)-使用Tableau Specialization.实现数据可视化这门课程对你的画面学习之旅来说绰绰有余。
- UDEMY-Power BI，完整的introduction.。如果你是初学者，这是指导你掌握POWER BI的最好课程。
- 对于Looker，你可以在他们的网站上关注他们的教程，这些教程非常有条理。
5.编程语言
是的，掌握一种或多种编程语言对你很有帮助。虽然一些公司并不太关心分析师角色的编程语言，但对它们有很好的了解将是很方便的。
我强烈建议学习Python和R。这两种语言都提供了强大的库，例如python中的numpy，pandas和mat plot lib以及R中的[dspur，ggplot]。（/community/tutorials/exploratory-graphs-in-r)
对这些库有深入的了解可以帮助您的分析有效且切中要害。
顶级认证-
- IBM数据分析专业certificate和谷歌数据分析专业certificate可以分别是掌握分析的PYTHON和R的最好课程。前者将更多地关注蟒蛇，后来将更多地关注R。
- 免费代码营-使用Python.进行数据分析本课程将教您使用Python语言进行数据分析的所有库和方法。
- 适用于数据分析的PYTHON和R的畅销书是-适用于数据分析的PYTHON第二版(Oreilly)和使用R.的数据分析
6.档案和简历
在学习了所有技能之后，最后一张照片应该放在你的投资组合和简历上。人们应该总是在一些现实世界的项目中工作，这些项目需要你所有获得的技能来发挥作用。
此外，你还必须花一些时间在简历上突出你的技能、项目和经验。因为归根结底，你所有的手工作品都只能以简历和你丰富多样的投资组合的形式呈现出来。
最后也是最重要的一项技能是讲数据故事。你可以在技术技能和工具方面很强，但如果没有一个好的故事，你所有的分析都将是徒劳的。因此，确保你以适当的方式和媒介传达你的发现。
用于恢复
- 数据营-为数据科学和analytics.打造简历的小贴士
- Krish Nak-Youtube Data science.专用频道您可以在这个令人惊叹的频道中找到许多与简历构建和投资组合构建相关的视频。
本数据分析师路线图中涵盖的所有这些资源和技能对于您在数据领域（尤其是分析领域)建立职业生涯至关重要。
Data Analyst路线图-结束
这里提出的数据分析师路线图涵盖了几乎所有的按需行业技能，并基于对许多工作数据专业人士的采访。我知道你渴望踏入分析的世界。所以，这些技能对你来说是金的。花一些时间，了解一些事情，实践它们，解决一些问题，在现实世界的项目上工作，你就会准备好成为一名数据分析师。
现在就到这里吧。学习快乐！
更多信息： 谁是Data Analyst？