2020数据分析师学习路径
简介
本人统计学出身，毕业后去了一家甲方公司上班，本来梦想成为一名商业数据分析师，工作了一年，掌握的技术主要是数据仓库、SAS和SQL，后期基本上在提数、取数、做报表，活生生的成了业务端的表哥，每天做的工作虽然可爱，但是已经无法打动我自己了。难道我的数据分析之路就要止步于此了吗！我不!
为了面对日益严峻的数据分析和数据挖掘的就业形势，看了N篇咨讯和就业规划，以及结合自己的目前情况和拥有的知识技能，带着“我能去什么样的公司，该去什么样的公司，未来应该是什么方向发展”的人生困惑思考了很久很久，想想自己还有什么方面可以通过学习来提高。就这样，带着找一份更好的工作的激励，结合自身工作经验，我对数据分析师多了那么一点认识，就有了以下学习路径的规划。
数据分析师的工作主要分为四个步骤，发现问题——数据获取——数据处理——数据建模——可视化，(非机器学习和算法工程师)。每个模块都有可以去深挖的技能点，可结合自己的兴趣点去完成相应的学习。有了这么个框架，就知道自己每一步走在哪里，就赶紧开始愉快的学习啦！
数据获取
主要是需要了解数据库的架构和存储原理，高级一点可以往数据开发工程师走，还有现在比较流行的互联网产品经理知道数据底层的东西也更容易和技术人员打交道。
数据处理
数据处理，在这个过程中我们可以去发现数据的业务分析价值，其实也是我理解的数据分析比较核心的一部分。数据处理是为了建模和分析服务，因此如何分析，要达到什么样的分析效果和目标，需要先有良好的分析思维和业务知识，才能够有效率的对数据处理，所以我把数据分析这一块放在了这部分。着重补充分析技能，思维方式以及分析工具。
数据建模
数据建模，当然少不了机器学习算法和很流行的tensorflow框架了，想要高薪的工作一定要补充这两大部分的知识。个人觉得对算法熟悉程度，决定以后做数据产品经理的高度和深度。
数据可视化
数据可视化，所有的数据结果最终一定要展示吧，如何把工作思路讲明白，也就是如何向上级、向客户讲一个生动的故事。这些需要我们平时多积累，多思考，该项技能培养应落实到每天的工作中。酷炫的效果固然值得追求，但是不要忘了好故事也很重要哦。这部分重点推荐一些可视化工具，分为离线代码型、离线界面型、在线型三部分。
注：可视化工具：
1.离线代码型：D3.js，process，python,r,sas
2.离线界面型:excel，ppt，tableau
3.在线型：echarts，阿里的datav，神策、易观
再次更新，昨天听了一家数据咨询服务公司的前辈们的讲座，对数据分析的职业道路有了一些新的认识，那就是业务！对业务的理解相当重要。数据分析广义上分为两个方向，技术和业务，一般来说，业务方向求职的话，尽量不要换行业，因为各个行业的分析方法和关键指标千差万别，而如果是技术方向的话就无所谓，技术是可以举一反三的。
而对业务的理解，没有几年的沉淀也无法达到一种深入理解的高度。在过去一年的工作里，我反思了自己工作中遇到的问题，一直觉得数据分析不是那么够说服力，原因根本在于我对业务缺乏主动了解的耐心，而更多是对技术的追求，所以这也是我在对工具熟练之后感觉自己收获越来越少、成长越来越慢的原因。当然我自身对工作的理解是一个部分，整体工作的氛围促使了我这样的决策，所以我想到了换工作。
今天是2月24号了，目前为止只面试了一家公司，虽然失败了，但是对方的话语给了我很多的启发，保持乐观的心态，继续学习吧，等下一次面试就紧紧抓住机会！
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