时间序列数据分析工程师

专业、熟练、成熟的数据分析师可以说是高级工程师，但不同考试、认证、证书有不同的评价标准，不能一概而论。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

数据分析师的技能要求：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，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，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。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。

3、懂分析。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、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。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，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

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。

以上内容参考：百度百科-数据分析师

1. 第一阶段(一般岗位叫数据专员)

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式)，做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

2. 第二阶段(数据专员~数据分析师)

这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

3. 第三阶段(数据分析师)

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗)，可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

4. 第四阶段(分裂)

数据分析师(数据科学家)、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用(调参+选模型+优化)，取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会high charts，, 。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。

ETL工程师：顾名思义，做ETL的。

大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。

数据工程师(一部分和数据挖掘工程师重合)：机器学习精通级别(往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础)，会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库(RDBMS、NoSQL(4大类))

数据挖掘：和上基本相同。

爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立，不在这四阶段

发现回答的有点文不对题额，不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容：

1. EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作;要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2. 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格意义上不算数据库)，然后(选学)可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。

3. 统计学(必须学)

如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。

其他数学知识：线性代数常用(是很多后面的基础)，微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5. 大数据(选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境)

hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6. 文本类(选学，有公司要求的话会用即可)

这部分不熟，基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。

7. 工具类

语言：非大数据类R、Python最多(比较geek的也有用julia的，不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab);大数据可能还会用到scala和java。

像你从零开始来学习的话，可能需要下够足够的功夫才可以了，如果你想要掌握真正的技能与技巧的话，建议你还是掌握更多的技术，掌握更多的能力，只有这样才能获得更多更好。更全面的数据分析能力才能更快的找到适合自己的工作。

【导读】数据分析工程师是社会紧缺的人才，不需要很丰富的从业经验，也不需要深厚的管理经验，就能实现自己的人生价值，获得高收入，但是这也是需要经历一些阶段的，下面我们就来看看数据分析工程师发展必经阶段。1、数据助理专员主要工作内容是导出产品运营的数据报表，写出对应的报告，是产品学习的阶段。2、数据专员主要是技能的提升，需要学会SQL等数据库和数据语言的使用，对行业知识、公司业务及流程进行了解，要有自己独特的见解。3、数据分析师当你熟练掌握了数据库与统计学，学会主成分分析、假设检验、贝叶斯等等，也要学会时间序列、非参之类等学习方向。4、数据科学家当你的地基打造牢固以后，就有很多方向可以供你选择，你可以成为ETL 工程师、大数据工程师、数据挖掘工程师等等，对数据分析的技能要学会活学活用。要成为一名成功的数据分析师，需要对数字充满激情，能够从处理过的数据中提取有用的见解，并能够以可视化的形式准确地表达这些见解。这些技能不是一蹴而就的，只要耐心、努力和正确的引导，了解大数据工程师具备能力，那么一切皆有可能。