如今，大多数公司都意识到了数据驱动型商业战略的价值 数据科学研究生。他们需要能够解读并理解持续涌现的信息的人才 数据科学研究生。美国劳工统计局预测 数据科学研究生，到2032年，数据分析师的就业市场将增长23%。
通过学习数据分析研究生课程，你将开启难以想象的海量资源和机遇。你可以考虑报考印度理工学院孟买分校的数据科学课程 ，或其他知名院校的课程 数据科学研究生。
数据科学研究生所需的关键技能
以下是成为数据分析师所需的基本技能：
1. SQL
您需要了解的最重要的语言之一是 SQL，即结构化查询语言 (Structured Query Language)。它是无处不在的行业标准数据库语言，也可能是数据分析师所能掌握的最强大的分析技能。印度的商业分析课程可以帮助学习如何使用 SQL波兰电子邮件列表。许多专家将这门语言视为 Excel 的“研究生”版本。它有一个巨大的优势：它可以处理 Excel 无法处理的大型数据集。
每个组织都需要具备 SQL 知识的员工来管理和存储数据、关联多个数据库或构建/更改这些数据库结构。每个月，公司都会发布数千个需要 SQL 技能的职位空缺。如果您想从事大数据工作，那么第一步应该是学习 SQL。
2.批判性思维
数据分析的第一步是弄清楚首先要问什么。在大多数情况下，这可能相当棘手。如果你想成为一名成功的分析师，那么你必须像分析师一样思考。数据分析师的职责是整合那些并不总是那么清晰的联系。
有一些技巧可以提高你的批判性思维能力。不要沉迷于复杂的解释。在寻找解决方案的过程中，问问自己一些关于你所处理问题的基本问题。
3. 演讲技巧
想要成为一名优秀的数据分析师，你需要具备出色的演讲技巧。然而，演讲并非人人擅长，这很正常。即使是经验丰富的演讲者有时也会感到紧张 使用视频营销来为您的转化。正如其他任何事情一样，练习是确保演讲正确的关键。
4. Microsoft Excel
很多数据分析专业的学生可能不知道，Excel 的高级方法（例如编写宏和使用 V-lookup）被广泛用于执行更小型的提升和更快速的分析。如果你在初创公司或精益公司工作，那么数据库的第一个版本可以用 Excel 来创建。Excel 一直是各行各业许多企业的主力工具，因此学习它是必须的。
5. R 或 Python
Excel 能做到的事情，R 或 Python 都能做得更好 100 倍，而且速度更快。R 或 Python 都是强大的统计编程语言，用于对大数据集进行预测分析。更何况它们都是行业标准。要成为一名高效的数据分析师，你必须精通 SQL 以外的语言，至少掌握其中一种。
读完这篇文章后，你可能会问，我应该学哪一种？其实，这两种语言都是开源且完全免费的，雇主通常也不关心员工使用哪种语言，只要他们的分析准确就行 短信列表。然而，必须指出的是，有些分析师更喜欢用 R 而不是 Python 来探索数据集。
6.数据可视化
数据可视化的关键在于能够讲述引人入胜的故事，并传达你的观点。你需要在做到这一点的同时，保持受众的参与度。如果你的发现无法轻松快速地被识别，那么你就无法向他人传达你的想法。数据可视化可以发挥决定性的作用。