想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师，需要积累哪些技能？

　　众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，成为数据科学家所必须掌握的知识技能。

　　传统数据分析所用工具

　　1、Excel作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。

　　2、SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。SPSS轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。

　　3、SAS功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。

懂我这个意思吗？

我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。

就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。

还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看腾讯的数据分析报录比，200以上是肯定的，今年还会更高。

不是腾讯的数据分析师，不过是这个领域的，在 Facebook 做数据分析，来简单介绍一下。

数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

1. 技术

SQL 是肯定要会的，不然没法处理数据。有很多可以练习的网站，比如

http://www.w3schools.com/sql/default.asphttps://community.modeanalytics.com/sql/tutorial/introduction-to-sql/

大数据分析 课程大纲你可以参考，要学的东西挺多的

https://www.aaa-cg.com.cn/data/1893.html