基里尔Eremenko

数据业务经历了数字化改造。首先是电脑,随着自动化程度的提高一起。然后上网。现在,我们正生活在“智能”时代,其特点是增加的互联互通,云存储和物联网(IOT)的互联网。

一个本巨变的结果已经数据的产量增加。我们世界各地的谈话大量的数据产生的每一天每一小时每一分钟,由企业。我们的“大数据”社会创造了管理人员和企业主可观的效益,以后有可能发现,根本就没有可能之前的业务洞察力。

双向电力A-Z:动手电力BI培训对于数据科学!

最后更新2020八月

  • 44个讲座
  • 所有级别
4.4 (9352)

了解Microsoft双向电力的科学数据和数据分析。构建可视化和与Power BI BI桌面报道|通过Kirill Eremenko,SuperDataScience团队

探索课程

所有这些数据导致对人资格和技能足以诠释它,分析它和现在的见解,以提高经营业绩的要求。这就是数据分析员(有时被称为业务分析师)进来,请继续阅读的终极学习路径指南,详细说明所有的技能,知识和培训你需要成为一个商业情报分析师。

什么是数据分析吗?

简单地说,数据分析人员负责分析和从数据和资源,企业或组织使用绘图见解。这可以包括内部,竞争对手或其他第三方的数据。

在一般情况下,数据分析人员从事4种主要类型的分析:

  1. 业务建模 - 确定市场条件,经营方向,制定政策,以适应
  2. 战略规划 - 突出的挑战,行业发展趋势和公司的换档需求
  3. 流程和工作流程设计 - 优化业务流程,并在全公司加以标准化
  4. 系统分析 - 解释数据的高光区域,其中IT和高科技系统,可以提高

这里是目前的数据分析要求较高,它的作为快速增长的两倍,在美国和其他有需求的工作。图为世界各地的类似。

另一个很好的理由认为事业作为数据分析师是令人印象深刻的薪水。事实上,与谷歌的研究显示,平均工资在美国是$ 92467。另外值得考虑的是,更多的价值,你可以添加到业务的知识和技能方面,更可以赚取。这是有道理的,当你意识到数据的见解有能力显着提高生产力和利润。

那么,如何才能成为一个数据分析和采取的有利的就业机会的优势呢?这种完整的指南将引导您完成您需要采取的步骤。

步骤,以成为一个数据分析师

1.获得合格

大多数数据分析(商业智能分析)职位要求至少学士学位的业务相关的领域,如管理,会计或金融。在信息系统或STEM学科学位课程也被很多雇主接受。

然而,大学本科学历可能不足以在其自己的土地上工作。你还需要证明一些专业技能脱颖而出其他候选人之中。这可能是在相关学科硕士学位的形式 - 科学硕士商业分析的实例。

取得资格并展示技能的另一种方式是在专业的电子学习课程录取。越来越多的雇主承认和重视这些资格,因为他们意识到,通过电子学习获得高度集中的知识和技能水平可以对他们的业务有利。

2.开发技能和知识

正如前面提到的,进一步你的技能和知识,你可以在硕士学位课程报名,将你所需要的角色一般的东西最教你。一种日益流行的路线是在网上学习或电子学习课程,以获得更多的针对性的技能。

大多数雇主指定数据分析师的职位以下技能:

3.获得工作经验

工作经验是成为数据分析师和着陆第一份工作的重要组成部分。如果可能的话,这是一个好主意,试图靠上你的学习一定的工作经验。这意味着找到兼职报酬或公司或志愿内实习工作,帮助非营利组织和慈善机构。

另外,另一种方式来获得经验是课程,包括在你的现实生活的项目合作研讨会报名。这将让你专注于开发特定的技能。

这里有资格作为一个数据分析员良好的工作经验的各类活动的一些例子:

确保你不会错过任何机会来发展你的经验等级和建立成功的项目的强大产品组合,无论多么大或小。

要成为一个成功的数据分析所需的技能是非常专业和不断发展。如果你开始在商业智能的职业生涯,你需要不断更新和更新自己的技能和知识。这些技能将使你作为一个数据专家,用科学数据和分析技能,以涡轮增压的经营业绩和你的职业生涯。

在数据分析热门课程

数据科学课程2020:完整的数据科学训练营
365个招贤纳士,招聘365团队
4.5 (73531)
畅销书
从零到NVivo中11 - 使用NVivo定性数据分析
雅罗斯瓦夫Kriukow博士
4.7 (436)
完整地介绍到Excel数据透视电
伊恩·利特尔约翰
4.7 (252)
畅销书
数据分析:SQL的newbs,初学者和营销
懒惰的程序员公司
4.4 (1303)
了解业务数据分析SQL和的Tableau
数据科学指南
4.6 (385)
成为一个Python数据分析师
年底Packt出版
4.3 (410)
了解数据挖掘和机器学习使用Python
数据科学指南
4.4 (262)
线性回归使用的Stata
纳吉Mozahem
4.8 (101)
学习Python的数据分析和可视化
何塞波蒂利亚
4.3 (14704)
畅销书
Microsoft Excel中 - 高级Excel公式和函数
行家分析,克里斯·达顿
4.6 (35177)
畅销书
SQL数据分析:周末速成班入门
教程,你会真正完成,大卫·金,皮特塞夫顿
4.3 (11420)
畅销书
与大熊猫和Python数据分析
鲍里斯Paskhaver
4.6 (10580)
畅销书

更多数据分析课程

数据分析的学生也学习

使您的团队。引领行业。

获取订阅的在线课程和数字学习工具库与您Udemy组织业务。

申请演示

通过Kirill Eremenko课程

乐深学习去一个为Z
Hadelin德蓬特韦,基里尔Eremenko,查尔斯·博尔德
4.5 (1962)
畅销书
数据科学A-Z™:现实生活中的科学数据包括练习
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.6 (27357)
画面专访Q&A:画面数据对于科学事业
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.2 (415)
[R编程A-Z™:R用于数据科学类以实操!
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.6 (34593)
畅销书
数据驱动的营销A-Z:提升广告活动成效
大卫Tanaskovic,基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.3 (336)
莱斯数据科学去一个为Z
基里尔Eremenko,Hadelin德蓬特韦,SuperDataScience团队
4.5 (2066)
畅销书
[R编程:高级分析在R有关数据科学
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.7 (6098)
Python的A-Z™:Python的数据对于科学有了真正的锻炼!
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.6 (17151)
画面2020-Z:动手画面培训数据科学
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.6 (53469)
畅销书
画面20高级培训:主画面在数据科学
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.7 (10798)
收视率最高
机器学习A-Z™:动手的Python&R在数据科学
基里尔Eremenko,Hadelin德蓬特韦,SuperDataScience团队,SuperDataScience支持
4.5 (129449)
畅销书
双向电力A-Z:动手电力BI培训对于数据科学!
基里尔Eremenko,SuperDataScience团队
4.4 (9352)

通过Kirill Eremenko课程