對于數據分析行業很多人不是很了解，人們只是聽到了數據分析這個行業前景和薪資不錯，但是對于數據分析行業并不是很清楚，尤其是對于數據分析師所需要的技能不是很了解，一般來說，數據分析行業需要懂業務、懂管理以及懂分析即可。但是要想成為數據科學家就沒那么簡單了，數據科學家還需要學會計算機科學、數學、統計學、數據挖掘、數據可視化、計算機編碼能力等等技能，而數據工程師需要學習的知識也是比較多的，下面就給大家介紹一下具體的內容。

首先，如果成為一個優秀的數據分析師，那么你就必須要懂得業務。什么是懂的業務，就是熟悉自己的行業知識。知道自己的公司業務以及工作流程，如果這些都不知道，那么分析的數據的準確性就很容易被別人質疑。其次就是懂得管理。什么是懂管理呢？懂管理就是搭建數據分析框架的要求，以及針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。懂得管理是一個數據分析師必備的素質。最后也是最重要的就是懂得分析，懂得分析就是指掌握數據分析基本原理與一些有效的方法進行數據分析，這樣通過分析得出一個重要的結果。

那么數據科學家所需的技能是什么呢？數據科學家首先需要學習計算機科學，一般來說，數據科學家大多要求具備編程、計算機科學相關的專業背景。學習了計算機科學等知識就需要學會數學、統計、數據挖掘等知識。其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境r語言最近備受矚目。r語言的強項不僅在于其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，并可以通過簡單的命令來運行。處理上面需要的知識外，數據分析師還需要重視數據可視化的知識。這是因為信息的質量很大程度上依賴于其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，需要使用一系列工具從而使分析結果可視化，這是對于數據科學家來說十分重要的技能之一。

介于數據分析師和數據科學家的職業是數據工程師，那么數據工程師需要學習什么知識呢？一般需要學習數學及統計學相關的知識。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。當然還需要學習計算機編碼能力。實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素，因為許多數據的價值來自于挖掘的過程，大家必須要自己動手去做出數據處理。最后也是需要學習不同行業的知識。數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。

以上的內容就是數據分析行業各個階段的所需要的技能的具體內容了。如果你想要成為一名優秀的數據分析師，要懂業務、還有就是具有編程、計算機科學相關的專業背景；當然還要具有計算機編碼能力。希望以上的內容可以對您有所幫助。