想要成为大数据分析师，本科最好学什么专业

从事大数据方向，大学本科学什么专业比较好~

以后想从事和大数据有关的行业，大学可以选择计算机类专业、软件工程之类的，也可以选择信息与计算科学、应用数学、信息与通信工程等专业

一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。

软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。

更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。

就目前的情况来看，其实选择学电脑是很不错的，出来基本不愁找工作的问题，还有些也可以自己创业都行。

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。
1、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。

2、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，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive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。
数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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从教育部正式公示了新工科研究与实践项目认定结果，来自全国高校的612个项目入选开始，教育部新工科项目的正式认定，也就意味着备受高教界关注的高校新工科建设开始进入实施阶段。
大数据类专业也属于新工科，大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。面对海量的数据，更需要对于含有信息的数据进行专业化的处理。
大数据涉及数据挖掘、云计算等数学、计算机、统计学等学科知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。大数据本质上是高科技的产物，它使人类对数据的挖掘和利用迈入了一个崭新的时代。
从2017新增审批名单来看，开设大数据类专业的院校不在少数。比如南京财经大学的大数据管理与应用，中国人民大学、同济大学、上海财经大学、中国农业大学、北京师范大学的数据科学与大数据技术专业。
在学校选择方面可以看看这个院校的计算机和统计学科的实力，可以对应选择大数据类的专业。

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黄冈市17155487121： 从事大数据方向,大学本科学什么专业比较好 - ？
淳旺抗肿： 您好,计算机专业学什么不重要,重要的是你是否喜欢,做你喜欢的事情,学你喜欢的,你才会做的更好,找准你的目标,一招鲜吃遍天.真要我推荐的话,时下比较火的是Oracle,因为一旦入了行,非常有前途,工资也不低;Java竞争力太大,太多年轻人在和你竞争,公司也愿意用便宜的新人;SA发展也不错,但是门槛要求太高,不像Oracle有先从初级DBA做起的机会.所以个人推荐学计算机学Oracle数据库专业,如果在大学期间就能去像CUUG这样的名机构深造一下,那比起其他应届生肯定是比较有优势了.

黄冈市17155487121： 成为一个数据分析师大学应该学什么专业 - ？
淳旺抗肿： 统计学学好就可以了,现在学校应该没有这个专业,只要对数据敏感就可以了!

黄冈市17155487121： 如果想做一个数据分析师,需要具备什么知识 - ？
淳旺抗肿： 统计学知识是最基础的必要的,所以你应该首先买统计学的书回来看 其次是数据库方面的知识,一般只需要会数据库语言即可,所以还需要一本sql的书 第三是数据挖掘方面的知识,所以还需要一般数据挖掘的教材来看 最后还要会应用相应的工具,比如spss、modeler、sas、stata等相关的一款 以上是专业方面的知识 下面还有实际分析能力方面,比如市场分析的能力,需要平时多结合实际工作情况,多看一些分析报告.

黄冈市17155487121： 请问大学哪些具体专业对成为大数据分析师有帮助?这个职业对数学和计算机的需要达到什么程度? - ？
淳旺抗肿： 统计学 计算机..计算机的话要掌握数据库系统技术,编程语言.一些算法.数学的话也是要有统计学的基础,如线性回归,非线性回归,聚类等.--广东韵为大数据分析

黄冈市17155487121： 数据分析师能力要求 - 数据分析师要学习什么方面的知?数据分析师要学习什么方面的知识 ？
淳旺抗肿： 数据分析师需要具备的能力: 1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景. 2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门. 3、至少能够用Acess等进行数据库开发; 4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建. 5、至少掌握一门编程语言; 6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.

黄冈市17155487121： 数据分析师要掌握哪些基本技能 - ？
淳旺抗肿： 1、懂业务.从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值.2、懂管理.一方面是搭建数据分...

黄冈市17155487121： 我是一名大学本科数学毕业生,想做数据分析工作,请问我后应该自学哪些课程? - ？
淳旺抗肿： 我觉得楼主是不是想问一些自学数据分析的材料呢? 课程知识:统计学(特别是抽样、分布、参数估计那些基础的),多元统计分析(主成分分析、因子分析、回归、聚类等),数据挖掘基础理论,运筹学,etc.应用软件:VBA,SQL,MATLAB,R,SAS业务类常识:如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略风险管理,etc. 其实关键还是看你对整个数据背景的解读吧,用什么模型啊工具啊都是其次. 楼主加油~

黄冈市17155487121： 如何才能成为一个数据分析师?????? - ？
淳旺抗肿： 数据分析师职位要求 :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、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经...

黄冈市17155487121： 想要做数据分析师应选择什么专业? - ？
淳旺抗肿： 一、掌握基础、更新知识. 基本技术怎么强调都不过分.这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的. 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能...

黄冈市17155487121： 本科毕业,准备找工作,想找一个数据分析方面的工作,要学些哪些东西? - ？
淳旺抗肿： 数据分类,简单的分两种,一种是数值型的一种是字符型的.具体的分析工作,要看你所处的行业了和工作的选择了.数据分析主要有两个方向,一个是行业研究员,这个对行业信息要求较高.一个是数据分析师,这个对业务理解比较高.虽然...