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随着数字经济的高速发展，数据分析人才出现了供不应求的状况，数据分析师更是被媒体称为“未来较具发展潜力的职业之一”。有媒体报道，美国的数据分析师平均年薪高达17.5 万美元，而互联网公司，数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。博为峰便开设Python大数据分析就业培训班。

培训课程适合人群

1.0基础想入行，想从事数据分析行业，获得高薪Offer

①专业不受限，岗位薪资高；②0基础就能学，学完就能用；③能写在简历上的真实项目经验

2.相关行业想涨薪，构建完善的数据分析知识体系，提升业务实战能力

①摆脱“人肉取数机器”，突破薪资瓶颈；②拥有更开阔的业务视角，提升职场竞争力；③满足大厂数据分析能力模型，斩获高薪Offer

3.提升自己，想转行，想要拿到大厂高薪Offer，成为业务操盘手

①不拍脑门，用数据驱动业务决策；②搭建核心指标体系，抓住业务核心体系；③自动化办公，用数据提升找工作效率

4.有志于AI方向发展，想要往人工智领域发展，成为AI专业数据人才

①不拘泥于现况，挤进人工智能领域；②成功转型AI行业数据人才；③站在数据，薪资不可估量

两种学习模式任意选

脱产全程班：在线直播，全天制，3个月的学习周期

非脱产业余班：在线录播，业余晚上，18周必修、2周选修

选择博为峰数据分析师课程的优势

广度：BREADTH传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲

深度：PROFUNDITYBI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉（选修）

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就业：EMPLOYMENT就业面广，即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线，也可以从事Python数据分析相关的技术线

那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？我们可以从软件与硬件两方面来衡量一个数据分析师是否？是否合格？

数据分析

一、软件要求

软件要求主要包括态度、思维模式等，这些决定了一个人在一个较长的时间段内能达到怎样的高度。而一个人的思维模式、态度往往是很难改变的。主要的软件要求有以下五点：

1.态度严谨负责

从企业角度来说，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。

从数据分析师个人角度来说，以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、、客户面前已经失去了信任。

所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是较基本的职业道德。

2.好奇心强烈

作为数据分析师，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。

只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。

3.逻辑思维清晰

数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个较优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

4.擅长模仿

在数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

5.勇于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

二、硬件要求

硬件要求主要包括知识、经验、学历等，这些都是可以通过学习、培训及工作的积累获得。主要的硬件要求有以下五点：

1.懂业务

从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。

2.懂管理

懂管理一方面是为了指导确定分析思路、搭建数据分析框架，如果不熟管理理论，那如何指导数据分析框架的搭建，以及后续的数据分析开展呢？

另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，如何确析建议的有效性呢？

所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。

3.懂分析

懂分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。

的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、因子分析法、时间序列等。

不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。

4.懂工具

懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。常用的数据分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS。同样，工具的选择应用以研究问题选择工具，只要能解决问题的工具就是好工具。

5.懂设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。