1樓：Vik Paruchuri
不一定。
當然你可以從數學角度來解決程式設計問題，這樣可以充分利用自己的優勢。
如果你對其中某一方面的工作尤其感興趣的話，那也可以將自己的重心放到那上面去，這樣你就能有動力、有激情去持續學習（這兩點對於學習十分重要！）。
但是如果在這兩個方面你難以抉擇的話，那就繼續去找找資料分析師與資料科學家的工作吧——這樣你的數學與程式設計背景都可以得到非常好的發揮。
2樓：鯨魚貓
資料分析師不是程式設計師。它的核心專業，簡單說是乙個將大資料轉換成具有商業價值的過程，其中包含必須了解大資料背後的計算概念，和程式設計師具體再作的內容，但還是與程式設計師不一樣的。
套一句我司的分析師前輩的話，我們分析師的工作就是乙個建code >> 解code >> 再建code的概念～
掰惹威 by the way, 同是分析師領域，有興趣可以跟我交流喔！我也很想認識更多這領域的人群！
3樓：夏然
用到什麼學什麼不要想太多目前資料分析很多地方還是需要編一些簡單的程式的比如資料清洗資料轉換等
如果有數學方面的知識簡直是如虎添翼我以前搞得金融風險控制大多都是用的概率與資料統計知識來做的。
目前最熱的深度學習高維資料需要張量代數等知識 ，不過估計你即使有背景也忘的差不多了也許學的會比別人快吧
4樓：木兮
當然不是，資料分析重要的是都行業的理解和高度敏感性，工具是其次的，分析師不需要懂什麼演算法為什麼會要這樣操作這樣的只要程式猿懂的問題
5樓：相曉林
當然不是，資料分析師就像打仗時的軍師，而我們程式設計師就是各種實際行動的兵種！當然軍師也是個打工的…兵也需要動腦子才能更好地完成任務
資料分析師自學之路如何？
冷凡 我就是自學轉行到資料分析行業內的。學習的路徑是EXCEL MYSQL Power bi python 資料分析師 大學的專業是心理學，從業近兩年了我在這個問題下有近詳細的描述。如何成長為一名資料從業者，可以說下你的經歷麼？不負好時光的回答 知乎 https www. ENTER BACK 個人...
資料分析師的成長之路？
農夫三拳有點疼 初級 中級 高階。初級 工具EXCEL，分析知識基礎統計學，套用現成模型，對資料進行指標分析。中級 工具SQL EXCEL Python 資料提取 資料清洗，統計性分析。高階 機器學習，資料探勘 python SQL高階 pytorch IT界不禿頭的姑娘 首先，做資料分析師，基礎入...
資料分析師證書怎麼考
focus 可能大家都有考慮過資料分析行業入門是不是得考證，我也是。目前的資料分析證書可能還並沒有乙個像CPA或者MEC這樣公認的權威的證書，所以大部分人都是不建議去考這些證書的。我的看法是如果你是抱著拿著證書就可以作為敲門磚的想法，可能並沒有你想象中那麼好用。因此，如果是抱著學習的態度，想在考證的...