作为一名自学成才、从其他行业转行的数据分析师，我有时会被问到作为一名初级数据分析师需要具备哪些条件。似乎有很多针对经验丰富的候选人的机会，但对于真正的初级人员，除非他们来自分析项目，否则机会不多。
通过一点学习和大量练习，您无需全日制重返校园即可在数据分析领域找到一份有趣的工作。
要获得数据分析师的工作，您需要专注于最重要的技能——想想 80/20 原则，其中 SQL 确实是您实现 80% 结果所需的 20%。
学习 SQL
SQL 是数据分析师的瑞士军刀。除了让您从数据库中检索信息之外，掌握 SQL 还将使您能够理解现有代码，在发现数据问题时调试查询，并执行复杂的计算。您不必记住窗口函数，但了解它们的存在及其作用肯定会有所帮助。您真正需要的是能够编写干净的 SQL 代码，了解基本函数，尤其是如何使用它们。实现这一目标的方法有很多，SQL 也有几种略有不同的版本，但它们在功能上是相同的。您可以在线找到许多好的数据集来开始练习，例如在 Kaggle。
熟悉数据管道
SQL 熟练度超越了编码，因为它意味着理解简单的数据架构以及数据周期如何工作，数据如何生成、转换和存储，然后才能进行聚合和分析。
获取使用仪表板工具的经验
除此之外，仪表板的基础知识是一个巨大的优势，因为分析师的大部分工作是构建仪表板，以允许非技术团队访问他们的数据。能够以有效的叙述方式可视化显示数据将对您大有裨益。
了解简单的命令行、Git 和 Python 基础知识
一旦您掌握了基础知识，当然还有一些不错的技能：简单的命令行、知道如何使用 Git、一些 Python。然而，这些不应该是您的主要关注点，如果您掌握了 SQL 和可视化工具，您可以快速掌握它们。
熟练使用电子表格软件
我没有提到的一项技能，因为它通常是理所当然的——是电子表格软件。虽然您不需要成为 Excel 大师才能成为数据分析师，但您通常需要提取数据并在 Excel/Gsheet 上进行处理，无论是为了您自己的使用还是为了其他人，因此了解基础知识的投资回报是巨大的。
培养对数据对您业务意味着什么的理解
公司还根据候选人的商业敏锐度进行评估，因为分析师需要就 KPI 的创建向利益相关者提供建议，并根据业务价值提供解决方案。更普遍的是，理解您正在处理的数据的更广泛意义以及它如何与公司的产品和主要举措相关联非常重要。