Angelcat930
简单提出四点要求： 1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。 3、有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。 4、数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。 平时，可以把数据分析当做一种能力来培养。记数据分析的四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。另外：推荐五个比较好用的软件- 1 -Echarts 这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。 - 2 -Highcharts 这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图。 - 3 -帆软报表（FineReport） FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。 - 4 -数说立方 数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。 - 5- Power BI Power BI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。
抖抖小姨
数据挖掘工程师一般都要求掌握数据库技术，还要比较熟悉数据挖掘常用算法原理，从招聘的要求上看那多公司还要求懂一门开发语言。建议平时多看些这方面的书，多到一些数据挖掘、KDD之家论坛网站学习一下，慢慢就可以提高自己的能力了
好意萊傳媒
专业方面，要求掌握数据库、数据挖掘算法、数据建模 、系统开发等偏计算机类课程，重点关注计算机方面的知识；软件工具上，根据大数据分析流程来看：数据采集需要掌握flume、Kafka、网络爬虫；数据存储需要掌握数据库如MySQL、SQL Server等，重点了解大数据平台框架Hadoop（MapReduce）、spark；数据预处理需要Kettle；数据分析需要用到机器学习算法建模；数据可视化需要用到PowerBI、tableau；关于编程语言，需要至少掌握Python、Java、C等编程语言中的一种，技术岗也用python,但是底层Java语言也需要懂。
鄙视投机者
CDA——数据分析师，需要具备以下能力：数据采集能力：通常情况下，利用Python、爬虫等各类工具对满足需求的数据源进行收集汇总统计。数据清洗能力：利用python对符合要求的数据进行分类和建模处理的能力。数据可视化：利用Tableau等常见可视化工具数据 报告：一般使用word或者ppt完成
我来打包带走
分两个方面来讲，一方面是专业领域的硬实力，另一方面是在职场发展上的软实力： 专业技能实力，对于大数据开发工程师来讲，是非常关键的，这个决定了你在技术面试当中能够说服面试官，具备这个岗位所需要的能力。 1、熟练精通至少一门编程语言
boboyoung1983
数据库系统工程师属于软考中级资格考试，凡遵守中华人民共和国宪法和各项法律，恪守职业道德，具有一定计算机技术应用能力的人员，均可根据本人情况，报名参加相应专业类别、级别的考试。软考分为计算机软件、计算机网络、计算机应用技术、信息系统和信息服务共5个专业类别，并在各专业类别中分别设置了初、中、高级专业资格考试，数据库系统工程师属于软考中级资格考试。根据《计算机技术与软件专业技术资格考试暂行规定》第八条相关规定：凡遵守中华人民共和国宪法和各项法律，恪守职业道德，具有一定计算机技术应用能力的人员，均可根据本人情况，报名参加相应专业类别、级别的考试。考生可根据自己的技术水平选择合适的级别合适的资格进行报考，但一次考试只允许报考一种资格。温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，猎考网提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！ 下方免费复习资料内容介绍：希赛2023年系统分析师招生简章 格式：DO大小： 2022上半年系统集成项目管理工程师下午真题 格式：PDF大小：资格考试有疑问、不知道如何总结考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料
CuteGourmet
我了解的数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。如何成为一名合格的数据分析师？个人觉得，你需要作如下准备：1、熟知行业与业务2、理解业务中产生的数据3、能提取数据4、分析数据5、解读数据6、展示数据1,2主要是你的商业敏感度，3主要是你的数据库及SQL水平，4,主要是你掌握数据分析工具及数据模型的能力，5主要是你的数据敏感度，6主要是你的PPT能力PS：数据分析是工具，是手段，一切要以问题（目的）为导向
Jonathan261
目前来看，从事数据挖掘工作，需要有较强的数学和统计学功底。在计算机技能方面，需要熟练使用IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库，具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力，可以进行自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。还要掌握基本的Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。此外，能够主动和项目中其他成员紧密合作，因为数据挖掘涉及方方面面的关系，很重视公司内部的合作。还有一个比较重要的就是良好的客户沟通能力。可以明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，调整客户对数据挖掘的误解和过高期望，让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力，这一点是工程师往后发展的一个很关键的点。想要提升数据挖掘工程师的能力，推荐CDA数据分析师的课程，它安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。
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