如何成为数据分析师：数据分析硕士教育技能要求

今天的公司可以访问大量数据。人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术是数据增长的两个促成因素。然而，这些数据只有在可以转化为可操作的见解时才有用。 
据国际咨询公司德勤称，这种不断增长的数据生成是科技行业越来越多地寻求具有分析技能的员工的原因。事实上，根据美国劳工统计局的数据，从 2018 年到 2028 年，数据分析师的职位预计将增加 20%。

现在，公司比以往任何时候都更需要能够组织和分析数据以制定战略业务决策的专业人员。随着信息技术、医疗保健、金融、零售、保险和专业服务等各种蓬勃发展行业的高薪工作机会，现在是从事数据分析职业的最佳时机。
让我们探索在这个不断发展的领域取得成功所需的技能和教育。

成为数据分析师需要哪些技能？
数据分析师需要技术和人际交往能力的独特组合才能出类拔萃。然而，找到具有这些技能的抢手专业人士变得困难。
科技行业往往处于对技术技能不断变化的需求的最前沿。这种转变可能预示着将分析作为所有行业的核心技能的更大趋势。
然而，拥有分析能力意味着什么？让我们分解成为数据分析师所需的技术技能。

数据分析师的基本技术技能
 数据准备技能使您能够管理大型非结构化数据集并将其转化为有组织的可用数据。
 统计分析是数据分析师工作的核心，并广泛用于预测分析。数据分析师应精通基础统计方法以及当前的 SAS（统计软件套件）技术。
 应用机器学习敏锐度是数据分析师最受追捧的能力之一。数据分析师可以使用应用机器学习来自动检测数据中的模式和趋势，加快利用有意义的见解的过程。
 编程语言，尤其是 R 和 Python，对于创建帮助数据分析师操作和解释数据的算法至关重要。
 数据可视化可帮助数据分析师清晰地显示数据并为非技术受众转化见解。Tableau 是当今行业中使用的著名数据可视化工具之一，使其成为数据分析师的核心能力。
这些技术技能对于成为数据分析师来说绝对是必不可少的。人际交往能力对于组织内数据分析师的成功也起着关键作用。为了成为一名熟练的数据分析师，您还必须具备以下人际关系技巧：
 

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数据分析师必备的人际交往能力
• 批判性思维对于数据分析师来说至关重要。深入细节，同时保持大局观，将使您成功地将数据转化为可操作的见解。
• 创造性地解决问题是数据分析师角色的核心。您必须能够从多个角度看待问题，并愿意尝试不同的方法来解决它。
• 沟通和演讲技巧使数据分析师作为组织内的团队成员和领导者很有价值。数据分析师必须能够跨部门协作，并帮助高管将他们的发现转化为有效的业务战略。
• 好奇心帮助数据分析师不断探索新的方法和技术，从数据中提取意义。纯粹的学习欲望将帮助数据分析师在这个不断发展的领域保持相关性。
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我需要学位才能成为数据分析师吗？
是的，学士学位是几乎所有数据分析师职位的最低要求。
在过去的二十年中，数据分析领域发展迅速，导致更多的学位课程专门用于该专业。然而，数据分析在高等教育中是一个相对较新的学位，并非所有机构都会拥有专门的数据分析学位。
在本科阶段，如果某个机构不提供数据分析专业，那么还有其他课程可以让您为这一职业做好准备。例如，计算机科学、统计学或信息系统学士学位可以为您提供作为数据分析师所需的基本技术技能。
随着数据收集、管理和分析变得更加复杂和技术进步，许多雇主正在寻找拥有硕士学位的候选人。对于那些希望在该领域表现出色的人来说，攻读高级学位可能是最好的准备方式之一。

在数据分析师工作中脱颖而出的最佳学位是什么？
如果你想在有竞争力的公司竞争高薪职位，硕士学位正成为黄金标准。
根据 Burtch Works 2020 年的一项研究，50% 或更多的数据科学家和预测分析专业人员拥有硕士学位。这些专业人士中的许多人都拥有统计学、商业或工程方面的高级学位。随着硕士学位专业数据分析学位的兴起，您有机会将这些研究领域中最有益的方面结合到一个专业学位中。

数据分析硕士学位将为您提供高级技能，包括：
• 从多个数据集创建可视化和交互式仪表板。
• 应用适当的数据分析方法来解决现实世界的业务挑战。
• 以各种模式阐明数据的假设、分析和解释。
• 评估数据的适当道德使用。
• 应用安全管理数据的最佳实践。
顶级数据分析硕士学位课程还将帮助您获得行业认可的证书，让您更加与众不同。例如，富兰克林大学数据分析硕士课程的毕业生可以通过 SAS Tier 2 数据分析学术专业成为顶尖人才。

找到合适的数据分析硕士学位
如果您是一名正在寻求提升或改变职业的专业人士，那么您需要一所适合您独特需求的大学。
富兰克林大学灵活的在线数据分析计划专为在职成年人设计。富兰克林的数据分析硕士将最佳实践方法与行业专业人士的实践学习和指导相结合，让您在短短 19 个月内为职业做好准备。