所以- -你想成为一名数据分析师。你已经做了大量的研究，并决定这是你的职业生涯- -或者也许你一直在听这个相当有趣的职位，并好奇地想了解更多。
不管怎样，你都想知道作为一名数据分析师究竟需要从事什么职业，最重要的是，你如何才能做到这一点。
在经历了过去几年的全球大流行之后，你可能也会想知道，对于新的和有抱负的数据分析师来说，到2022年，这个行业是什么样的。
数据分析师是否还有需求? COVID - 19是如何影响就业市场的?
嗯，你来对地方了。你可以把这篇文章看作你完整的数据分析路线图。
我们不仅将阐述成为数据分析师需要采取的具体步骤；我们还将给你一个很好的概述，一个数据分析人员实际上做什么，并向你展示你需要的最重要的硬和软技能，以便在该领域取得成功(和就业)。而且，由于过去两年是相当不平凡的，我们将看看它对行业的影响，以及你在2022年及以后推出你的数据生涯时可以期待什么。
遵循这个数据分析路线图中的建议，你将在成为一个成熟的数据分析者的道路上走得很好- -并且可以自由地查看这个免费的短期课程，以便对数据分析进行非常实用的介绍。
在本文中，你会发现以下几个部分：
2022年数据分析行业的状况如何?
数据分析者做什么?
数据分析师的典型背景是什么?
成为数据分析师需要具备哪些技能?
数据分析路线图：你的5步计划
关键外卖和下一步
如果你热衷于直接接触它并学习如何成为数据分析师，只需使用可点击菜单导航到第五节中的数据分析师路线图。
那么，怎样才能从完全的初学者走向受雇的数据分析者?我们来看看。
1 . 2022年数据分析行业的状况如何?
如果你正在考虑成为一名数据分析师，你会想知道：这是一个明智的职业举动吗?这在最好的时候是一个棘手的问题- -更不用说在全球大流行的情况下了。对许多人来说，过去的几年已经证明是灾难性的，所以你对2022年有什么好奇是正确的。
那么，未来一年你能期待什么呢?我们来看看。
2022年数据分析师需求旺盛?
当考虑作为数据分析师的职业生涯时，考虑你将工作的更广泛的背景是很重要的。作为个人，我们每时每刻都在产生大量的数据- -这些数据对企业和组织来说是有趣的，因为它告诉他们我们如何对待他们的产品或服务。我们对数字设备和服务的依赖程度越高，我们产生的数据就越多- -反过来，企业对这些数据的理解就越重要。
为了给你一个大数据市场有多大的想法，据估计到2025年，它将价值2294亿美元。这对你来说意味着什么?数据市场呈指数级增长，对数据分析师的需求也是如此。
这种情绪在世界经济论坛明天的工作报告( 2020年出版)中得到呼应，该报告认定数据和人工智能是7个高增长新兴职业之一。在所有7个职业中，数据和人工智能的增长率最高，每年增长41 %。就目前来看，还没有足够的数据专家来满足这一需求；根据最近的一项研究，雇主期望数据科学和分析成为仅次于网络安全的最具挑战性的领域之一。
如今所有最有效和最成功的产品、服务和战略都是数据驱动的- -从我们对COVID - 19大流行的理解，到我们从Netflix和Spotify等网站获得的即时建议。数据无处不在，以极快的速度产生海量数据。凡是有数据的地方，都需要数据分析人员。
那么，要回答这样一个问题：数据分析师在2022年需求量非常大，而且在可预见的还将继续。对于任何考虑职业变化的人来说都是个好消息!
COVID - 19对行业有何影响?
如果不考虑正在发生的COVID - 19危机，2022年的数据产业就无从谈起。疫情改变了我们生活和工作的许多方面，数据行业也不例外。
其中最大和最明显的变化之一是远程工作的兴起，自大流行以来增加了300 %。作为2022年的数据分析师，你应该预见到至少部分时间远程工作- -如果不在全职工作的基础上继续大流行。如果你正在通过一个在线程序学习数据分析，在向雇主展示你可以自主和远程工作时，你已经有了优势。
我们在本指南中讨论了作为远程数据分析员的工作是什么样子的，包括远程工作市场的概述和在哪里寻找远程数据分析员工作的提示。
不仅数据分析师的工作地点发生了重大转变；作品的性质也在发生变化。在对200多名在疫情期间工作的数据专业人士的调查中，超过50 %的受访者表示，他们必须回答有关COVID - 19对公司经济影响的新问题和新挑战。
同时，约三分之一的受访者表示需要更新自己的模型和其他分析工具以适应不断变化的消费行为。三分之一的受访者还表示，他们正在更频繁地运行分析，并被要求将新的数据源带入组织。
调查的另一个有趣的结果是感觉数据分析正在获得更多的可见性。如果说曾经有一段时间，企业需要做出明智的、数据驱动的决策，那么现在则是- -数据分析师在引领。因此，如果你是一个有抱负的数据分析者，你可以期待在帮助企业适应周围快速发展的世界方面发挥至关重要的作用。
作为一名新入职的分析师，你如何才能脱颖而出?
正如我们所看到的，数据分析是一个快速发展的领域，数据分析师的需求量很大。尽管如此，进入一个新的行业可能是令人生畏的- -特别是在这样不可预测的时代。为了找到相关的机会并使自己与众不同，你需要一些策略。
我们最近与凯业基金会职业服务主管Mike麦卡洛克进行了交谈，谈到新毕业生在当前就业市场中的处境，以及他们可以做些什么来增加成功的机会。我们建议您在COVID - 19期间的求职指南中完整地查看Mike的建议，但这里有一些提示：
目标是在大流行期间存活和/或繁荣的高增长部门；例如，医疗保健和健康服务、家庭配送和物流公司、在线教育和远程学习以及数字媒体和娱乐公司。
注重个人品牌化。作为这个领域的新手，重要的是要以一种既突出你新发现的技能，又突出你从前的职业生涯中带来的任何可转移的技能的方式来推销自己。你可以在这里学习如何开始建立你的个人品牌。
利用你的"新来者"地位来获得你的优势。虽然现在的工作竞争可能特别激烈，但作为这个领域的新手，你提供了许多独特的视角和好处。一定要在你的应用程序中突出这些。这是一个职业教练可以帮助你的，所以选择一个提供这种支持的程序。您可以在这里找到一些最好的数据分析认证方案的比较。
2022年数据分析师预计能赚多少钱?
最后但并非最不重要的是，你能期望赚多少钱?在撰写本文时，美国一位初级数据分析师的平均基本工资为每年55797美元(的确是. com )。数据分析师的平均工资为75 298美元。高级数据分析师目前预计可赚取约98，870美元。
虽然这个薪资数据提供了一个很好的基准，但重要的是要记住，薪资因地点、你有多少年的经验以及你工作的行业而异。在本指南中，我们更仔细地查看了数据分析师的工资。并且，如果你感兴趣的是哪个行业的数据分析师薪酬最高，可以查看这个帖子。
不可否认，在2020年(以温和地说)之后，2021年仍将是一个不平凡的年份，而2022年无疑将伴随着自身的不确定性和反常性。然而，正如我们所看到的，数据产业正在蓬勃发展- -熟练的数据分析师比以往任何时候都更重要。在不做进一步研究的情况下，让我们看看如何让你的职业变化发生，首先回顾一下数据分析人员在日常工作中实际做了什么。
2 .数据分析者做什么?
那么：一个数据分析者到底做了什么?
如果你想在这个领域开拓一番事业，了解一个数据分析人员的工作需要什么- -以及它与其他角色的区别是很重要的。简单地说，数据分析就是分析原始数据以得出有意义的、可操作的见解的过程。这些洞见随后被用于帮助企业做出明智的决策。您可以在这个入门视频中更多地了解什么是数据分析。否则，继续阅读以了解更多关于数据分析者的角色。
数据分析人员试图回答与业务相关的具体问题或挑战，例如"我们如何提高客户保留率? "或"如何提高员工满意度? "。为此，他们从相关数据源(例如, CRM数据库,或者员工满意度调查)中收集或提取原始数据，整理和清洗数据集(例如,通过删除重复项)，并使用适当的技术对其进行分析。所进行的分析类型取决于所提出的问题和所涉及的数据类型，但分析师通常会寻找模式和趋势。
在分析完成后，他们将调查结果以图表和图表的形式可视化，然后提交给利益相关者。最后，根据数据告诉他们的信息，分析师会对公司下一步的行动提出建议。
数据分析人员使用一系列商业智能和分析工具。他们通常精通Excel等软件，在某些情况下精通SQL、R、SAS和Python等查询和编程语言。作为一名数据分析人员，使用这样的工具和语言来进行数据挖掘、统计分析、数据库管理和报告是很重要的，但我们将在第三部分更仔细地看看您需要掌握的技能和工具。
如果你正在考虑成为一名数据分析师，那么了解该角色与该领域其他职位的区别也很重要。在研究数据分析师角色时，你可能会遇到很多关于数据科学的内容。尽管这两个术语经常互换使用，但它们是两个独立的职业路径，服务于不同的目的- -需要非常不同的技能。如果您不清楚这两个角色是如何不同的，请阅读本指南，其中解释了数据科学家和数据分析人员之间的主要差异。
3 .数据分析师的典型背景是什么?
现在我们知道，一般来说，一个数据分析者做什么，你可能会想：一个数据分析者的典型背景是什么?我需要什么经验?
正如我们所看到的，作为数据分析师的职业生涯将看到你弥合数据和业务战略之间的差距。因此，数据分析人员非常乐于使用数字。他们也倾向于将至少一些商业头脑带到餐桌上。在正规教育方面，数据分析师通常研究相关主题，如：
数学和/或统计学
金融学和/或经济学
计算机科学
信息管理
业务信息系统
但是，这并不是说，如果你没有这些学位中的一个，你就不能成为数据分析师。还有许多其他领域的学习或专业经验可以为你的分析生涯做准备，包括营销、IT和客户服务- -仅举几例。
事实上，任何角色看到你应用解决问题的技能，使用某种形式的数据，或者看到一个企业的内部运作，都会给你一个好的基础，让你成为一个数据分析员。是的，有些职位会要求在某一特定领域获得学位，但对于新培训的分析师来说，也有很多机会，他们不一定来自典型的数据背景。
了解更多：我是否非常适合作为数据分析员的职业?
在学习如何成为数据分析师时，唯一真正的先决条件是对数字的亲和力，对商业的兴趣，以及良好的内在动机- -其余的都可以学习。不管你已经获得了相关学位，还是来自一个完全不相关的领域，作为一名数据分析师进行培训是完全可能的(也是现实的)。我们更详细地研究了在这个职位上是否有可能获得一份没有经验的数据分析师的工作。我们还查看了市场上的一些顶级数据分析学校，如果你有兴趣沿着这条道路走下去。
最重要的是掌握和示范适合工作的技能。
数据分析人员使用两个监视器来处理数据集和可视化
4 .要想成为一名数据分析人员，需要具备哪些技能?
现在，我们进入了如何成为数据分析师的关键阶段。在这一部分，我们将概述雇主在雇佣数据分析人员时正在寻找的一些关键的硬技能和软技能。我们还包括了一些数据分析人员可能使用的工具和语言。并不是所有这些技能和工具对于每一个数据分析员角色都是必不可少的，但是我们已经包括了那些在真实工作描述中频繁出现的技能和工具。
对数据分析的职业生涯充满好奇?
数据分析路线图：软技能
沟通、协作和展示技能
解决问题
研究
注重细节
一种分析思维
对数字的一种亲和力
良好的组织能力和赶时间的能力
一些商业知识或商业头脑
有条理和逻辑的方法
数据分析路线图：硬技能和工具
熟练掌握Microsoft excel
熟悉SQL、Oracle、Python等编程和查询语言
熟练掌握商业智能和分析软件，如Tableau、SAS、RapidMiner等
挖掘、分析、建模和解释数据的能力
处理大型、复杂数据集的能力
对数据概要分析和需求收集过程和原理的深入理解
数据可视化方面的专业知识
沟通调查结果并为企业提出可操作的建议的能力
部署商业上可行的统计模型的能力
值得注意的是，数据分析师几乎可以在任何领域工作- -从金融到医疗，再到市场营销等。大多数组织收集原始数据并聘请分析师将其转化为可操作的见解。这意味着，除了上面概述的核心技能之外，每个公司都会有自己独特的一套要求。你只需浏览招聘广告，就能很好地了解雇佣数据分析师的公司类型以及他们在寻找什么。我们推荐在Indeed和LinkedIn等网站上搜索"数据分析师"。
5 .数据分析路线图：你的5步计划
到目前为止，我们已经很好地理解了数据分析师职称带来的任务和需求。如果你喜欢你迄今为止读过的东西，那么现在是时候思考如何使它成为现实了。在这一部分，我们要回答的是一个非常重要的问题：我怎样才能成为一个数据分析者?
熟悉基本面
用结构化的课程致力于过程
磨练你的软技能
开始联网
细化你的投资组合，为就业市场做好准备
我们知道，职业转换可能是一个令人望而却步的前景，因此我们尽可能简单地将其分解。只需5个步骤，就可以从有抱负的数据分析师走向成熟的专业人士。就目前而言，这里有你的分步行动计划!
步骤1：熟悉基本面
这第一步是让自己沉浸在数据分析的世界中，熟悉一些关键的工具和原理。这一步有两个组成部分：
拥抱数据分析背后的理论
掌握一些关键的数据分析工具
在做任何其他事情之前，吸收尽可能多的关于数据分析的理论。阅读数据分析在现实世界中是如何被使用的，并熟悉数据分析者可能执行的分析类型。作为阅读的重点，我们建议研究不同类型的数据分析，并掌握各种数据分析技术，如回归分析、因子分析、队列分析、聚类分析和时间序列分析。这将给你一个很好的理论基础来建立那些至关重要的实践技能。为了获得一个全面和可访问的切入点，从我们对数据分析的终极介绍开始。
有了(或同时)背后的一些好的理论，可以开始探索一些关键的数据分析工具。对于任何有抱负的分析师来说，最好的起点是Microsoft Excel。下载一个开源数据集(你会在这里找到十个伟大的网站列表来寻找免费的,开放的数据集)，或者自己设计和实践一些基本任务，比如创建一个枢轴表或者实践一些有用的公式。我们在下面包含了一些有用的链接来帮助您开始：
每个数据分析人员都应该知道的10个Excel公式
如何创建枢轴表：一步步教程
记住：目标不是教会自己一切。在这个阶段，你只是想获得土地的位置。一旦你对数据分析师所做的事情和你将使用的工具种类有了一些第一手的了解，你就准备好进入第二步了。
步骤2：以结构化课程投入过程
现在是时候认真对待你的职业变化了。互联网虽然充斥着美妙而自由的资源，但它不会给你所需要的结构化方法或动手实践。如果你想成为一名可雇佣的数据分析人员，最有效(也是最有回报)的方法就是通过专门的课程或课程。
好消息是，有很多课程可供选择。随着对熟练数据分析人员的需求不断上升，我们已经看到了课程和训练营的激增，这些课程和训练营承诺将带你从数据新手到准备工作的专业人员。
然而，并非所有的数据分析课程都是平等创建的，因此这一步需要广泛的研究。在选择程序时，找到一个与您的计划(特别是如果你计划同时工作和学习)相辅相成且符合您的预算的结构是至关重要的。然而，最重要的是，我们强烈建议投资于可以提供以下内容的课程：
指导：市场上最好的课程提供一对一的指导，这对于保持积极性和获得对工作的真正反馈至关重要。
实用、动手的课程：很多课程都会借助课程资源向你传授理论，但真正重要的是你掌握并运用必要的实践技能。寻找一门课程，通过实战演练不断检验你的知识，同时关注项目工作，帮助你建立自己的项目组合。
职业指导和工作保障：如果你的首要目标是获得数据分析师的职位，那么获得专家的职业咨询就很重要。市场上的一些顶级课程提供了职业指导和工作保障，确保你在完成学业后找到合适的角色。
现在，我们意识到找到正确的路线就像在大海捞针中寻找一根针。为了指导您的研究，我们编写了一个彻底的市场比较：您将在这里找到我们认为是最好的数据分析训练营的列表。
第三步：磨练你的软技能
除了你选择的数据分析课程之外，你还可以做很多事情来增强你的学习体验。虽然课程照顾到那些至关重要的硬技能，但开始磨练你的软技能是一个好主意。
如果您需要快速复习数据分析师应该演示的最重要的软技能，请参考第三节中的列表。带着这个清单，想想你已经完善的软技能，并找出那些可能需要更多工作的。也许你很擅长做研究和解决问题，作为你目前角色的一部分，但没有太多的演讲经验。
如果在你当前的工作场所内有这种发展的机会，用双手抓住它。提供运行一个小的研究项目并将你的发现提交给团队，或者通过提供解决一个特定的业务问题来使你的分析思维发挥作用。这一步的确需要一些创造力，尤其是如果你当前的角色并没有立即给自己这样的机会。
如果你觉得自己在目前的工作岗位上没有能力发展某些软技能，那就去别处找机会。例如，非正式的会议是练习你的演讲技巧的极好方法。虽然看起来可能很小，但过程中的这一步是你成为数据分析师旅程中至关重要的一部分。当涉及到申请工作时，你希望能够在你的简历上列出尽可能多的必要技能- -而且，通常情况下，正确的软技能会给你一个主要的优势。
步骤4：开始组网
这是每个行业的黄金法则：建立良好的网络和建立联系是绝对必要的，如果你想让你的脚踏进门。虽然我们很多人害怕'网络化'的想法，但它并不一定像听起来那么令人不舒服。事实上，有许多不同类型的网络，从LinkedIn上的友好消息到全面的会议电路。
作为一名有抱负的数据分析人员，尽早与志同道合的人建立联系是很重要的。良好的网络不仅在职业前景方面打开了潜在的大门；当你在一个全新的行业找到你的脚时，它也是一个很好的导师和支持来源。所以从哪里开始?这里有一些优秀的网络方式，无论是在线还是在人身上：
LinkedIn - -加入一些数据分析小组，或者简单地与你所在地区和周围的分析师联系。
Meetup . com - Meetup在世界各地提供了大量的技术和数据会议，从免费和非正式的活动到更专业的活动。
您的学生社区- -许多数据分析课程将为您提供与更广泛的学生社区取得联系的方法，例如通过Slack。这是一个很好的借出和接收对等支持的方式，也有可能建立离线连接。
如果你不是天生的网络用户，那么跳过这一步可能是很诱人的。然而，重要的是要让自己周围的人，你可以学习和分享的经验-更不用说一个良好的连接导致未来工作机会的可能性。如果你想要一些提示，看看这个指南如何像一个专业人士网络。
第五步：完善你的投资组合，为就业市场做准备
成为数据分析师的第五步也是最后一步是完善你的投资组合，为就业市场做好准备。
你的投资组合可以说是你申请工作时最重要的资产；它展示了你如何工作，并向雇主证明你不仅掌握了正确的实践技能，而且知道如何在现实世界中应用这些技能。如前所述，正确的数据分析课程将让你从事实际项目，并指导你创建专业的投资组合。你的导师也可以帮助你完善你的投资组合，并给你如何呈现它的提示。您可以在本指南中学习如何创建数据分析组合。
除了你的投资组合之外，你还想确保你的在线存在是为你作为数据分析员的新职业而优化的。这包括更新你的LinkedIn个人资料，以突出你所掌握的所有相关技能和工具，并包括对你正在寻找的角色的总结。再次，一个好的数据分析课程将帮助你优化你的在线存在和制定有效的求职策略。
一旦开始申请工作或数据分析师实习，为面试过程做准备是一个好主意。虽然每个公司都会有自己的面试技巧，但在面试数据分析师职位时，有一些常见的问题可以期待被问到。为了帮助您做好准备，我们在本指南中汇集了一些最常见的数据分析访谈问题(如何回答?)。
对一些常见的数据流行语也值得熟悉。
6 .数据分析路线图：下一步
这就是我们的数据分析路线图- -你现在有一个清晰的、循序渐进的计划，以便学习必要的技能和进入这个行业。在我们走之前，让我们回顾一下你们的行动计划：
熟悉基础知识：了解不同类型的分析，并利用Excel中的一些公式进行实践。
报名参加数据分析课程：选择提供专家指导、职业辅导、帮助建立你的投资组合和工作保障的认证项目。
磨练你的软技能：回到第三节我们的列表，确保你能够展示成为数据分析师所需的所有软技能。
开始联网：加入LinkedIn上的数据分析小组，参与你的学生社区，并考虑参加当地的聚会。
完善你的投资组合，为就业市场做好准备：与你的导师和职业教练合作，准备好你的专业投资组合，优化你的在线存在，并开始练习面试。