1樓：北京聯科資料
就目前而言，大資料日益成為研究行業的重要研究物件。面對其高資料量、多維度以及結構化的特點，分析方法思路的擴充套件，目前來說大資料方面的人才比較稀缺，相信許多人也都認識到了這一點，想要為網際網路行業貢獻自己的力量，在提公升自己工作能力的同時，還能夠得到可觀的薪資。大多數人都為之心動。
想成為資料師到底需要學習什麼技能呢？
資料分析崗位詳情
資料工具的使用當然必不可少的資料分析工具都有Excel、SPSS、SAS，SQL，R等等，有些剛入門的新人可能看到這麼多分析工具頭都大了，以為這些全部都要學一遍，其實在資料分析工具的選擇上還是根據不同的資料應用場景，選擇不同的工具，每個資料分析工具都有其側重的功能點，選擇合適的工具，能夠實現效率最大化。
在日常處理資料時，如果資料量不是很大的情況下，選擇用Excel處理是最方便最快捷的，資料量相對來說比較大的情況下，一般使用SQL和Python。
我們在做資料分析建模時，簡單的資料分析Excel就已經足夠，涉及到建模的時候，一般選擇R,SPSS這類的統計分析軟體，就更加實用，建模的思維和統計學的知識是相關聯的，選擇Python也是可以的。
在做資料視覺化時，要用專業的資料視覺化工具去做，資料視覺化可以幫助我們處理更加複雜的資訊，而且還能增強記憶，用的比較多的是R語言，Python視覺化庫等。
資料分析職業發展方向
大資料開發：大資料工程師，大資料分析師，大資料高階工程師等；
大資料運維方向：大資料運維工程師等;
資料探勘，分析方向：大資料高階工程師，大資料探勘師，大資料演算法工程師，大資料分析師。
2樓：他鄉路漫漫
我覺得，你首先得搞清楚，什麼是大資料，什麼是分析以及什麼是大資料分析...再想想你感興趣或者說想做的分析的具體方向，是偏統計演算法的，還是偏工程模型的。
3樓：IT人劉俊明
對於非計算機專業，非數學專業的學習者來說，學資料分析就從資料分析工具開始，可以從Excel開始學起，接著學習資料庫（Mysql），然後學習BI工具。
如果想進一步提公升自己的資料分析能力，就需要學習程式語言和演算法了，可以選擇學習Python語言，Python在資料分析領域有廣泛的使用場景，然後再學習一些常見的演算法，通過Python語言完成實現。
學習Python的過程中，需要了解Numpy、Scipy、Matplotlib、pandas等庫，這些庫在資料分析領域有廣泛的使用。
學習資料分析最好結合實際的應用場景。
零基礎如何做好資料分析
哎lalula 我覺得首先你應該弄清楚到底分析的是什麼資料，把這些東西的邏輯理清，抓一條主線。至於資料分析無非是佔比，趨勢，增長，邊際之類的主要是弄清每個資料代表什麼，他的趨勢反映了什麼。 xin luo 不管是資料分析，資料探勘還是資料科學家.所有的路徑都應該是從業務開始的 確定業務目標 細化業務...
零基礎，數學差，沒經驗的人去投大資料分析師的工作有人要嗎？
楚浩 兄弟，不客氣地說，沒有 我不想說些沒營養的雞湯，你什麼基礎都沒有，直接找工作肯定沒人要，有人要也是非常不靠譜的地方。如果你真的很有興趣，可以看看我另乙個回答，或許對你有幫助 如何迅速成長成為一名資料分析師？總之呢，你有熱情是好事，但先要認清這個行業人多肉少的現實，而且你既然明確說了 大資料工程...
零基礎學資料分析師能學嗎？
奶鹽小鯨魚 可以學的，大家都是從零基礎開始的。但是過程和目的，各人有所不同，如果你只是有興趣，那這事也簡單點，但是如果你是想以後從事這方面的工作，那得付出些努力了。 羅曼羅 可以的，我2016年底從產品經理轉行做資料分析師，17年中旬成為公司業績最好的資料分析師 當時大概30 個分析師吧 18年2月...