大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据人职业发展的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据人职业发展的解答，让我们一起看看吧。
作为一个数据分析应该如何培养自己的职业技能，在职场快速成长？
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
笔者作为一个有幸在数据分析与建模领域摸索过的数据从业者，有一些总结与思考。成为优秀数据分析师的道路千万条，其中比较扎实的一条便是从最底层的数据开始做起，积累对数据的认识，了解整个数据生命周期的全貌以及数据生态链都有哪些环节。
当理解了数据是如何产生、存储、使用和销毁的，就会知道为什么公司的数据会有一定的存储周期，为什么有价值、高质量的数据会这么稀缺，为什么数据处理环节如此耗时却又至关重要等等。而这些，恰恰是一名优秀的数据分析师需要懂得的。
以下就抛砖引玉，简单分享一下我所理解的数据分析师成长之路和必备知识技能。先上一份数据分析师成长的路线图，看看在不同阶段的数据分析师都应做到什么。
那么从数据分析的菜鸟，一路升级到优秀的数据分析师，需要哪些知识和技能呢？
数据分析不是无源之水，具体的业务场景才是数据分析的初始目标和最终归宿。要做到从业务中来，到业务中去，就要求数据分析师熟悉行业知识、公司业务及流程。
比如做一个信贷相关的数据分析项目，如果对相关信贷产品的设计，贷款的申报、审批、发放、风控等业务流程，以及流程内诸如客户经理、审批人员、放款人员、贷后监督人员的职责分工和工作内容有一定的了解，便可以从庞杂的业务信息流中有的放矢地选取分析目标和有用数据，产出真正业务人员用得上、用得好的数据分析模型、策略和产品。
需要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。在知识库中提前储备一些如对***析法、交叉分析法、综合评价分析法等基本的分析方法，以及回归分析法、聚类分析法、其他机器学习与人工智能算法等高级的分析方法，做到心中有数，随时可用。
而想要在数据分析之路上走得更远，成为专家乃至数据科学家，对各类方法的理解不仅要知其然，更要知其所以然。比如，构建评分卡常用到的逻辑回归模型，可以了解它的基本***设、损失函数、优化方法是什么，如何处理数据才能提高该类模型的稳定性和准确率，与其他可替代方法相比的优缺点等。
数据分析师怎么做职业规划？
入数据分析这个行业有两个方向：业务与技术，可以选一个方向入门并逐步深入。
技术方向
专注于如何提高数据***集及运算速度，如何更有效的编写统计代码。这个岗位一般适合喜爱做编程开发的同学，供职于各企业的IT部数据分析/数据产品/数据仓储组。需要数据库，分析语言，建模算法等开放方面的技能支持。近几年随着很多大公司ERP，CRM建设的完成，在BI与大数据方面投入资金加大，使得数据开发的[_a***_]水涨船高，发展值得期待。
业务方向
专注于如何用数据分析问题，如何从提炼出策略汇报给老板。这个岗位一般在市场部/运营部/战略发展部，供职于商业分析，数据运营，战略决策等岗位。需要懂得市场营销/运营的理论，对数据技术，数据来源有一定认识，有较强的逻辑能力，还得有一些业务实战经验。业务分析更适合有一定经验积累的老鸟进阶，新人直接走业务方向，容易论为表哥表姐。但术业有专攻，两边都会有最高境界，但大部分人起步还是要有个方向的。
总结：零基础的新人建议从技术方向入手，起薪高，容易入职。有一定工作经验的可以考虑业务方向，毕竟程序猿不是一个一辈子的工作，技术+业务才能混管理拿高薪。
到此，以上就是小编对于数据人职业发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据人职业发展的2点解答对大家有用。
