数据分析师怎么考？
数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列。那么，该如何成为合格的数据分析师呢，成为一名合格的数据分析师需要考取的证书又有哪些呢？下面跟大家好好普及普及。
首先，数据分析师需要具备符合现代企业公司要求的基本技能。我们随机选取招聘网站上的招聘要求进行一下分析。
职位要求:
1、熟悉数据库基本原理，熟练运用SQL；
2、熟练操作excel、PPT；
3、熟悉数据挖掘的基本原理，熟练操作Python、Pandas等数据分析/挖掘工具的优先；
4、良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果；
5、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，给出建议；
6、良好的沟通能力和团队合作意识，较强的学习能力，能够承担一定的工作压力。
数据分析师的报考条件有哪些？
数据分析师报考条件：1、初级数据分析师有大专以上学历或从事统计工作的人员；通过初级和上机考试、报告考核，成绩合格。2、中级数据分析师有本科及以上学历或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；通过中级和上机考试，成绩合格；通过中级实践应用能力考核。3、高级数据分析师研究生以上学历或从事相关工作五年以上；获中级数据分析师证书；通过高级笔试、报告考核，获准高级数据分析师证书；获准高级证书后，专业领域工作五年，并有专业数据分析论文，经答辩合格，获高级数据分析师合格证书。拓展资料：1、数据分析师：数据分析师 是数据师Datician['det___n]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。2、数据分析师作用：这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。3、数据分析师工作职责：互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
计算方式的发展
计算的历史渊远流长，是人类文明的重要组成部分。计算方式随着人类社会的不断进步而不断向前发展，从“手工计算”到“机械计算”，再到“电子计算”，其计算能力是不断增强的，并且每种计算方式都与其时代特点相吻合，在人类生产力水平低下的时期，计算需要以手工的方式来完成，之后，随着生产力的发展，工业时代的到来，机械计算逐步的代替了手工计算，差分器等的发明，机械技术的发展，推进计算进入了机械时代。当人类将电作为生产劳动的主要动力时，电子计算也就应运而生了。
总的来说，人类社会是在不断发展进步的，人类对计算的追求是越来越快，越来越精确有效，手工计算、机械计算已无法满足全部需要，当计算到达了电子方式之后，其计算的复杂程度已是人类自身所无法完成的，然而人类依然在追求、探索。随着科学工程技术的高速发展，对于计算技术提出了愈来愈高的要求，迫切需要处理大量二维和三维数据，如天气预报、核研究、结构工程以及一切包含大量矩阵运算的问题。通常的电子计算机的设计依据于冯诺依曼的基本原理，即以时间上串行结构来减少互连数目。因此“瓶颈”效应，时钟歪斜，互连带宽和交叉干扰等固有限制使计算机的容量和运算速度的发展受到限制。光计算具有内察并行处理特性，高速、高容量和无交叉干扰的特点，已经成为突破当今电子计算机局限性的最有效途径之一。而随着生物技术的不断发展，人类尝试着制造生物芯片，企图以生物芯片来实现类似人脑的计算，从而完成一些更为复杂的、非定量的计算。