在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。那么怎么成为数据分析师呢?现在就一起来看看吧。
如何快速成为数据分析师
要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
怎么快速学数据分析
1、了解数据分析平台原理
对于一个对数据不敏感的人，可以先借助一些数据分析工具，通过了解这些平台的作用，然后帮助自己很轻松地抓住一些数据，做好相关的数据分析。
2、分析数据变化图表
一般来说很多数据统计平台，每日的数据变化都会有统计，这个时候可以根据自己的需求，对于每天、每个时间段数据的变化分析，然后做好相关的记录。
3、明确数据了解的内容
在做数据分析的时候，一定要知道自己能够通过数据想要了解的内容，通过这些数据就知道自己到底该怎样才能够做好运营。
4、注意分析用户浏览的数据
一般很多数据分析平台，对于用户的浏览行为，都会有比较详细地分析，通过这些数据，就可以推算出这个要怎样才能够做到更好，根据用户喜好来定位运营策略。
5、注重记录数据分析和记录
如果你是一个对数据极其不敏感的人，那么大可以通过记录整理后，自己日后抽时间多研究，多看看数据之间的对比变化情况，这样对于自己的数据分析能力也是有帮助的。
如果想要将运营的工作，做的更好，那么这个时候就必须要做好一定的规划，也只有这些规划之后，才能够真正地做好清除缺点，自己的运营水平也会提升一大截，通过数据的变化调整战略后，自然也会成为一方的运营老师。
数据分析师需要学什么
1)统计学知识。这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
2)把EXCEL玩熟悉。当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
3)分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4)数据库知识。大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5)业务学习。其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
6)开发工具及环境。比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。
