“数据分析师”到底要掌握哪些技能呢？
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业。而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。那么做数据分析需要掌握哪些技能呢
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SQL和数据仓库是最需要的数据分析技术中的两项。
数据和统计数据似乎现在是很热门的行业。有数百种编程语言，工具和实践方法可以练习。 但是哪种技能在就业市场中需求最高呢
Trilogy Education是纽约的一家初创公司，它与许多大学有伙伴关系。 该公司提供继续教育技术课程，它对数据分析工作中最需要的技能， 进行了研究和分析。
Trilogy与伯克利，西北部和UNC教堂山等24所大学合作，教授网络开发，数据分析和在线用户体验课程。 在此次调查中，Trilogy使用了由工作分析公司Burning Glass创建的数据库。 它查看了超过2560万个职位，评估了全国职位描述中出现的具体技能的次数。
1. 数据分析
真的，不开玩笑，“数据分析”是数据分析师最需要的技能。 Trilogy将其定义为解释数字的批判性思维能力。 Trilogy创始人兼首席执行官Dan Sommer说：“这涉及到讲述故事的能力,通过这个故事能够洞察其中的问题。 换句话说，除了知道如何使用特定的编程语言和工具之外，雇主需要你了解数据中的模式是否有意义，以便你可以得出准确和可行的结论。
SQL是第二大所需技能，是用来从数据库检索信息的编程语言。 它在20世纪70年代被首次开发，现在无处不在。 Sommer说，如果你想成为业务分析师，数据分析师，数据工程师，数据科学家，Web开发人员，软件工程师或数据库管理员，那么了解SQL 很 重要。
3. 数据管理
数据管理与数据库的结构有关，这些数据库可以对谁有权访问不同的信息给予复杂的规定。尽可能有效地存储数据有许多的不同方法。 需要数据管理技能的常见工作是数据库管理员。
4. 商业智能
商业智能是通过收集数据来影响业务决策的做法。 例如，一家使用直邮和Facebook广告来推销其产品的公司,可以使用商业智能软件以帮助了解每种营销策略的运作情况。 业务分析师，商业智能开发人员和客户洞察分析师是几项需要商业智能技能的工作。
5. 数据仓库
Sommer解释说：“数据仓库是将大量数据(通常来自不同来源)组合到一个地方进行分析的过程。 今天的公司往往会有来自不同地方的大量信息，数据仓库让它们都聚集在一个愉快的地方。 数据工程师常用的数据来工作。
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数据分析师一定要掌握的7种回归分析方法-Part 1触脉导读：回归分析是建模和预测分析时的重要方法。在在今天和明天小编将用两天的时间为大家介绍回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素。正文：线性和逻辑回归通常是人们在学习预测建模时使用的第一种算法。由于这两种算法居高不下的人气，很多分析师甚至认为，线性和逻辑回归是回归的唯一形式。但是如果你对回归分析有更加深入的研究，你就会发现，这两种其实是各种各样回归分析中较为重要的两个。所以事实就是，回归分析有很多很多种，它们适用于不同的场景。在本文中将会为大家介绍最常用的7种回归分析的类型。在本文中将会为大家讲到：什么是回归分析？我们为什么要使用回归分析？回归分析有哪些种类？ 线性回归 逻辑回归多项式回归逐步回归 岭回归 套索回归 Elastic Net回归什么是回归分析？回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，也就是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种算法通常用于预测分析，时间序列建模和因果分析等。回归分析是一种非常重要的建模和分析数据的工具。在这里，我使用曲线/线状来拟合数据点，从而使这些曲线/线与数据点之间的差异减到最小。在本文中接下来的部分我将会详细进行解释。回归分析为什么要使用回归分析？如前文所述，回归分析是对两个或者多个变量之间的关系进行预测的分析方法。比如说，在当前的经济状况下，你需要对公司的销售额增长情况进行预测。现在就你手上公司的最新数据显示，公司销售额的增速大概是当前经济增速的2.5倍。那么，这时使用回归分析，就可以根据当前和过去的数据来预测未来公司的销售情况走势。使用回归分析益处良多，比如说：它可以指明自变量和因变量之间的显著关系。它可以指明多个自变量对一个因变量的影响强度。同时，回归分析还让我们可以比较和衡量单位不同的变量之间的相互影响。比如说，商品的价格变动和促销活动次数之间的关系。这些分析可以让市场营销人员、数据分析师以及数据科学家确定出一组最佳的变量，进而来构建预测模型。现在有多少种回归技术？用于预测的回归技术有很多种。这些技术主要由三个指标来决定——自变量的个数、因变量的类型以及回归线的形状。接下来我将会就这方面进行详细的讲解。
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& 成为一名数据分析师的新手指导
本文是著名学习网站Udacity的数据分析基础性文章。由于Udacity的就业导向，不同于单纯介绍学习路径，文章还从职业人士的角度讲述数据分析的方方面面。文章同时附有视频，不失为一篇好的介绍文。以下为小标题：
– 数据分析师们做些什么？
– 如何在没有相关正规教育经历的情况下成为数据分析师？
– 一份能使你直通面试的简历
– 数据分析的概念
– 数据科学家是什么？
– 机器学习和自动驾驶车辆
– 文化基因如何在Facebook上传播？
– 什么是数据角力？
– 学什么？以什么顺序？
– 工具
– 资源
数据分析师干什么？
数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。
举个例子，职责可能涵盖：
书写查询从数据库中检索数据，和正确的利益相关者分享数据
浏览用户行为来寻找可以用来提升公司产品表现的见解或趋势
解释A/B测试的结果，基于此结果做出产品推荐
在有（或无）正规教育的情况下这样成为数据分析师
作为一名数据分析师，具有分析（数学/统计和编程）、沟通能力（展示/数据可视化）、注重细节地解决问题的系统化途径、和在商业文案中应用它们的能力等强大的组合能力。下面我们概述了一些你可以学习一些新技能的途径。
网上有许多公开的数据集——它们是很好的资源，提供给你机会去建立有趣独立项目的组合。我们在Mortar的朋友建立了一个，收录了从当今这个领域最好的知名的一些数据科学家那里找到的有趣数据集。
如果机器学习更符合你的风格，竞赛会是一个磨练你的技能和自我提升的好舞台（一些公司招聘时搜索Kaggle排行榜）。
如果你想通过数据可视化展示你的发现，你可以在像、或的网站上创建并与其他人分享有趣的可视化。
想展示你的新技能和项目，你可以通过GitHub pages、WordPress、Medium或其他网页或个人博客平台创建的网站来展示。
能使你获得面试的技能组合
优秀的技能组合应该展现一系列项目和你学过的技能范围
完美地，这些项目要展示你的：
在R语言、Pandas、Numpy、Scipy、Scikit-Learn包或者相关数据分析工具方面的实践经历
使用和整理大规模（太大而难以适合一个电子表格）、不相干的和（或）非结构化数据集的经历
机器学习和数据挖掘技术的知识
强大的问题解决、数学、统计和定量推理的技能
最重要的，这些项目应该展示你出色的沟通能力。特别地，显示你能分析复杂数据集，寻找有趣的见解，用正确的商业文案清晰而简洁地展示它们。
数据分析师的概念
了解数据科学家应该具有的能力。
了解谷歌的无人驾驶汽车怎样运用机器学习。
了解模仿因子和它们怎样在社交媒体中传播
了解它是什么意思和它怎样用于数据分析。
以什么顺序学习？
如果你有兴趣成为数据科学家，你应该在日常工作中胜任和能够运用以下技能。
作为数据分析师，具有编程能力很重要。曾经很多次你使用过非编程工具，如Excel，但是最好和最常用的一些工具，如Pandas、Numpy，以及其他一些库，都是基于编程的。使用这些基于编程的工具，你能够做更深入、更高效的分析。由于流行度高，Python和R都是很好的入门编程语言。
最低要求，你应该能理解基本的和。你应该理解分布的不同类型，哪种统计检验适用于哪种文本，还要能够在面试中解释线性回归的基础知识。
如果你有大量数据，机器学习中的技术是难以置信的强大。你需要用这些数据去预测未来，或者给出合适的建议。你应该懂得一些最常用的监督学习和非监督学习的算法（他们是两种不同类别的机器学习算法），比如k最近邻算法、支持向量机和k均值聚类。你可能不必懂得这些算法背后的理论和实现细节，但知道什么时候使用这些算法很重要。
在理想的世界里，你面对的数据集是干净的、准备好进行分析的。然而，现实世界中，绝少是这样的。你的数据集很可能缺失数值、格式错误、或者输入错误。例如，让我们讨论一些日期，一些系统表示日为9.1.2014，其他一些系统会表示为09/01/2014。像这样的情况，你的数据清理技能会派上用场。
沟通和数据可视化
作为数据分析师，你的工作不仅要解释数据，还要同其他利益相关者高效交流你的发现，这样你就能帮他们做出数据提供的决策。许多利益相关者不会对你的分析背后的技术细节感兴趣，这就是为什么你能通过易于理解的途径交流和展示你的发现很重要。
这里使你入门的是你要熟知的一些最流行的编程语言和工具。
Python或R：不仅仅是这些编程语言易于学习（相对于C来说），一些最流行的数据科学库，从数据分析到数据可视化，都是在这两种编程语言之上建立的。
Pandas/Numpy/Scipy：Python数据科学库中的三驾马车一起工作真的很好。Pandas有助于结构化数值或时间系列数据，这样数据就容易用于分析和处理。Numpy有助于实现许多常用的科学和数学运算，如矩阵乘法，所以你不必重复发明轮子。Scipy在Numpy基础上拓展，包含很多比你能在Numpy找到的数学运算功能更完备的版本。
Scikit-Learn：机器学习算法难以高效且正确地实现。Scikit-Learn是一个经过实战测试的工具，它是一个已经为你实现了常用机器学习算法的Python库，从组合方法到k均值到SVM，它都有。
当你准备创建一个指数尺度的散点图和成千上万的数据点，Mattplotib和Ggplot2应该是你要找的库。他们分别是Python和R的实质上的绘图可视化标准库。
这是列表中仅有的JavaScript库。如果你想创建静态可视化或图形，Mattplotib和Ggplot2很棒。然而，如果你想创建交互式可视化，例如当你的鼠标停在图形上，一些东西弹出，或改变形状，D3.js是你要的库。不过，你要使用一些HTML、CSS和JavaScript，所以在尝试D3.js之前，确保复习一下你的前端web开发技能。
我们的数据分析师微学位会帮助你学习上面列的所有技能，但也有其他很好的资源。下面是一些来自朋友的我们的最爱：
关于作者：
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请问有英文原文的链接吗
这里面视频都看不到呀
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