大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的决策提供有力依据，为产品或服务发展方向提供指引，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大。而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能系统学习数据分析成为一名合格的数据分析师呢？
很多学习数据分析的同学都有这样一种困惑：“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析？”原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的联系，无法形成自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成“知行合一”的工作技能。
以数据分析师为例，先看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求：
1.计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2.具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3.具有三年以上海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4.对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5.具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6.富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
前三个属于硬件要求，一般而言，有专业基础(计算机、统计学、数学等相关专业)入行需要3个月以上的学习。对于非专业背景的同学，入行的时间可能需要的更长，建议给自己预留6-12月的时间。而要成为一个熟手(企业用工需求最多)则需要2-3年以上的行业经验。
基于此，我们需要学习哪些知识呢？
数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力， SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一。
编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
业务经验
学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。大数据是技术工具，最终的应用需要深入理解业务企业的业务场景和商业模式，甚至有人说不懂业务就不要谈大数据，可见领域知识的重要性。
关于Python学习指南
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python！