马云说，如果现在企业不进行数字化变革，未来就要成为“数字脱贫”的对象了。很多人想抓住风口，转行做数据分析师，或者学习数字分析知识。
如何快速成为一名数据分析师？作为数据分析培训行业一员，基本上每四个月能培养完一批学员，我应该非常有发言权了。特此分享——
数据分析师有两个方向可供选择：技术数据方向和商业数据方向。
通过上表可以看出，无论你是选择技术数据方向，还是商业数据方向，入门的前两个阶段要掌握的内容是相同的。都需要掌握这些技能：
技能一：统计学基础、常用模型理论、分析方法
数据分析就是要把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，从而帮助人们进行风险评估、收益率分析、销售预测等。因此，数据分析需要掌握相应的算法，如统计学、决策树、线性回归、统计时间序列模型等。
技能二：MySQL数据库软件
SQL是一种用以实际操作数据库的语言，访问、更新和操作数据库中的数据信息；而MySQL是一个应用MYSQL储存、查找、改动和管理数据库的RDBMS。数据库非常复杂，需要学习MySQL的相关知识，如数据库的基础知识、MySQL基本查询语句、MySQL索引等内容。
技能三：Python基础知识、爬虫、科学计算包
数据的预处理、可视化都可以通过Python实现。另外，如果行业特性要求获取外部一些非公开的数据，还需要通过Python爬虫实现。需要掌握的Python科学计算包一般包括pandas（数据分析处理库）、numpy（科学计算库）、matplotlib（数据可视化库）、scikit-learn（数据预测库）等。
当学完以上三个技能之后，就要进入实践部分了。
我们在教学的时候，会将我们自己参加数据分析竞赛时的案例分享出来，在具体的案例中将所学到的内容综合运用起来，例如“蚂蚁金服-支付风险识别”等。大家也可以去自行找一些数据进行分析，随着实践的增多，简单的内容会被轻松消化，复杂的问题会带领着你了解更高级的数据分析方法！
以上就是吊车尾学院分享的数据分析师入门必备，看起来知识并不多，学起来也不是很难。
