技术的
编程技能。 数据分析和数据科学最常用的两种编程语言是 R 和 Python。它们各有优缺点，关于哪种语言最适合处理数据存在无休止的争论。如果你不想选择任何一方，那就学习两种语言以做好准备。你需要这些数据技能才能成为数据分析师并在数据市场工作。
SQL。SQL 代表结构化 RCS欧洲数据 查询语言。它用于维护、查询和操作存储在大型数据库中的数据。
数据清理和排序。 数据分析师发现数据中的趋势和模式，然后利用这些趋势和模式收集见解并做出预测。但是，您的预测的好坏取决于您的数据。因此，数据分析师必须确保其数据准确、及时且相关。清理和排序数据可以消除重复、不准确和不相关的数据，因此您不会根据错误的信息做出决策。
数据可视化。 数据可视化可让您以易于理解的格式与更广泛的受众分享您的发现。并非每个人都能从查看 CSV 表格中获得意义，但当数据以直观的图表和其他可视化形式显示时，几乎每个人都能理解数据。如果您想成为数据分析师，您需要这项技能。
数据仓库。 数据仓库是您存储和管理数据的地方。它需要安全地存储，但要以易于访问和检索的方式存储。并非所有数据分析师都会成为该领域的专家，但有些数据专业人员专注于维护数据仓库。
高级 Excel。 许多数据分析师在进行初步工作或处理较小的数据集时会使用 Excel。您需要知道如何使用其高级功能来提取所有可以提取的信息。
Matlab。Matlab 是一种高级编程语言和平台，它使用计算和算法来分析大量数据并提供其可视化表示。大多数数据分析师都具备这种语言的工作知识。
实际的
统计学。统计学是数据分析师和数据专业人员工作的核心。它是数学的一个领域，涉及收集、分析、解释和呈现数据。了解统计数据将帮助您区分好数据和坏数据，并帮助您得出合理的结论。
数学。 作为数据分析师，你还需要了解用于构建和部署数据分析模型的其他类型的数学，包括线性代数、微积分和离散数学
柔软的
沟通和讲故事。数据分析师首先要尝试了解他们要解决的问题，这涉及与非技术利益相关者的沟通。完成分析后，您需要通过编写引人入胜的故事来分享您的发现。数据分析师需要良好的演讲技巧。
创造性思维。 很多人不认为数据分析或数据科学是一个创造性领域。但数据分析的每一步——从创新模型到发现新的数据收集技术——都受益于原创想法。数据分析师有很多机会表达他们的创造力。
分析思维。 分析思维让您能够像数据分析师一样分析信息、解决复杂问题并识别模式。