如何成为数据分析师

    较近几年大数据的概念比较火，越来越多的人感受到数据的价值，许多公司都开始招聘数据分析相关的职位。但如果你去看看国内的高校，会发现没有一所大学开有数据分析专业的，职位的成熟度还不够。
　　相比之下，从 2003 年兴起的互联网产品经理职位，就成熟一些，至少你可以找到大量的书，教你如何成为一名产品经理。而数据分析领域就没这么幸运了，相关的书籍虽然也有，但总觉得还没到火候。
都有哪些人想要成为数据分析师
　　从我看到想要成为数据分析师的人大致有三类：
　　第一类是非计算机专业的在校生，不知道怎么回事，反正就是对数据感兴趣了，然后想毕业之后从事相关工作，但对职位要求、该做什么准备一无所知，处于懵懂期;
　　第二类是互联网公司的产品经理和运营经理，及少数的市场经理。这些人在实际工作中，发现确实数据很有用，但对自己的数据分析能力感到不满意，进而想做出提升;
　　第三类是传统企业的业务人员，也是不知道怎么就对数据感兴趣了，想要从事数据分析相关的岗位，但缺少时间系统学习，工作经历又不足以支撑自己跳到数据分析职位。
　　对于不同的背景，采用一样的方法去训练，显然是不合理的。我先来讲解一下数据相关的角色以及职责，说不定你认识清楚了就不想成为数据分析师了，就可以不用往下看了。如果还有信心，那我就介绍一下要学习的基础内容，然后再介绍进阶的内容。
数据相关的角色
　　围绕数据分析，主要有六种角色。从平台建设线上，包括：
　　数据平台工程师：负责数据平台的研发，牵涉到从数据采集到分析的相关组件开发。
　　数据挖掘工程师：利用机器学习/数据挖掘相关技术，研发算法模型，用于个性化推荐、用户画像、精准广告等。
　　数据产品经理：把数据相关的需求抽象为数据平台的功能产品。
　　从数据流向的角度，包括：
　　ETL 工程师：把工程团队的模块产生的数据，不管是日志、数据表，还是埋点的数据，进行清洗、转换，建模成利于数据分析的数据。ETL 是 Extract – Transform – Load 的缩写。
　　数据分析师：利用 ETL 工程师处理好的数据，满足业务人员的数据需求。
业务人员：产品、运营、市场、管理层等，因为产品改进、运营活动、商业决策等，有数据需求。

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