混迹互联网的同学们，或多或少都对“数据分析师”这一职业有所耳闻。即使你不认识任何数据分析师，也一定看到过这类研究报告或者文章：
Smart is the new sexy. 酷炫的图表，理性的分析阐述，出其不意又在情理之中的思考角度，总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。
01.
在信息时代的今天，数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向，而顺应大数据时代号召的人，薪资待遇自然也是让人羡慕不已——数据分析师确实是高薪职业，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走；且随着工作经验的累积和技能树的完善，薪资超过30k也是指日可待！
某招聘网站的数据分析师薪资待遇分布情况
02.
数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。那么，小白想成为数据分析师应该从哪里开始努力呢？
我们先从数据分析师最常用的工具——Excel和Python入手。
1、基础能力：使用Excel完成简单的数据分析工作
Excel相信大家都已经很熟悉了，它适用于一些数据量不大、重复性不算强的工作场景，但面对海量数据和批量任务时，也会存在效率低（数据量大时会卡死）、复用性不强等问题。
2、进阶能力：使用Python语言进行更高效、更深入、更强大的数据分析
Python是近年来最火的编程语言之一，在数据分析领域，Python语言的运行效率是Excel望尘莫及的，图表的交互性和工作可复用性也非Excel可比拟。
当你不满足于熟练使用Excel，转向对Python技能的探索，新的职业大门也会向你敞开——无论是Web开发，操作系统、运维、数据开发、机器学习等等，都离不开Python。
数据分析师对数据的处理往往是为业务服务的，这就需要数据分析师熟知业务痛点和需要，使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。
03.
看了这么多例子，相信很多同学已经对数据分析师的工作有了初步的认知。那么，想成为既懂技术又懂业务的数据分析师，有没有什么捷径呢？
那当然是……认真学习一门贴合实际的、有用的数据分析师课程！！
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这门课程所有的实战项目，大都来自于数据团过往的数据研究，绝不是那些广为人知而不一定有用的数据集。通过打好Python基础，辅以丰富详实的项目练习，你将掌握一个数据分析师所需的技能、工作素养，并且课程提供的良好基础会让你有足够的底气适应不同业务场景下的工作。
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