国家的政策：自考实行宽进严出，只要是考试就会有难度，只要用心学习、下决心，看书 做真题加上合理的答题技巧都是可以的，每年考过的人不少，如有条件允许可以报个班，有老师辅导，圈画考点。
数据分析学习有一定的难度，建议到专业的培训班进行培训，推荐选择十方融海，该企业拥有实战案例，帮助学员开拓思维方式和眼界，解决业务中的实际问题。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。十方融海以excel/power bi/sql/python为技术基础，致力培养创新型人才。帮助学员在提升工作效率的基础上，发现问题解决问题，课程通过“工具+思维+实践”三方维度进行设计，实现让零基础的学员挖掘价值，进而提升职场综合竞争力。想要了解更多关于数据分析学习的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习，即使是比较难得数据分析，学习起来也能相对轻松。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
一种数bai据分析就是学点Python的库来进du行一些数据挖掘，zhi数据清洗，这工作dao就类似于一个PPT玩的好的文员一样，
大数据听起来高大上，真正了解大数据的人都清楚大数据行业是非常辛苦的。大数据的内容涉及到较多的基础内容，只有把基础内容融会贯通以后，才会往更高一层的数据分析师前进。
首先，想零基础学习大数据分析工作，一般最好有个本科的学历，大专也行。只是专科学历即使掌握了一定的大数据分析技术，在就业市场上的核心竞争力比较低，现在用人单位对于数据分析的职位的最低要求是本科及以上学历。
零基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习与提升的。
目前大数据行业对于对于人才的要求也比较全面且严格。对于高级的大数据分析人才，会SAS、R、PYTHON三个软件中的一个或者多个是基础的要求，同时要求有一定的数理统计基础，这是对专业知识的要求，懂业务、有逻辑、对数据敏感、能够写分析报告、用数据解决实际问题，这是对数据分析人才的高级要求。
数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。拓展资料：金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。金融分析师（CFA）考试金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年的金融市场相关知识以及金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级。金融分析师（CFA）考试内容包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。高顿财经CFA从2006年设立至今，授课校区遍布北京、上海、广州、深圳、南京、武汉、长沙、成都等全国多个城市，并拥有一支具有敬业精神的授课师资团队，针对企业、在职人士、大学生等群体推出持证无忧计划、大学生投行菁英计划、企业内训等垂直课程产品。
您好，专升本。不同的省份，专升本的难度，考试的科目，能报名的专业，都是非常不同的，简直可以说是天差地别。推荐你可以去找本专科学校的学长学姐和报考老师打听一下，查询一下考试科目。而且，大数据的前景还是非常好的，你很有眼光，选择了一个比较好的风口。这行的薪水比一般工作都高多了。如果能顺利考上本科，提升学历，对你的职业发展也会非常有帮助。
你好，很高兴回答你的问题，还是不难的哦，认真学习就可以了。
数据分析师资格证的通过率有80%以上。但国家级的资格证肯定是有一定的难度的，通过率高也不代表一定能够通过。数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。Level Ⅰ： 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上;Level Ⅱ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上;Level Ⅲ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备，需要从事相关的工作，这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。
数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先了解数据分析所需要掌握的知识：1、数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。2、分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一。3、编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。4、业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。学习大数据可以到CDA认证中心咨询一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
数据分析不好学。强烈不建议自学数据分析。如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
难。根据查询相关公开信息显示随着CDA认证的普及，考试内容的不断迭代和更新，越来越多的企业抢夺数据人才，作为行业人才选拔的参照标准，未来CDA考试的难度会有所加大，通过率趋势也会逐步下降。CDA第八届通过率：LEVEL1通过率为64%，其中成绩A占比9%，成绩B占比24%，成绩C占比31%。LEVEL2建模分析师通过率为51%，其中成绩A占比11%，成绩B占比14%，成绩C占比26%。LEVEL2大数据分析师通过率为49%，其中成绩A占比9%，成绩B占比17%，成绩C占比23%。
数据分析不好学。强烈不建议自学数据分析。如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉EXCEL数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 MATLAB）可以视情况而定。编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 PYTHON。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。PYTHON 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 PYTHON 也是相当有必要的。业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。
数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先了解数据分析所需要掌握的知识：1、数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。2、分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一。3、编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。4、业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。学习大数据可以到CDA认证中心咨询一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
国家的政策：自考实行宽进严出，只要是考试就会有难度，只要用心学习、下决心，看书 做真题加上合理的答题技巧都是可以的，每年考过的人不少，如有条件允许可以报个班，有老师辅导，圈画考点。
好学，入门相对简单。数据分析不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。薪资待遇高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。行业适应性强。几乎所有的行业都会应用到数据，不仅在互联IT行业就业。
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。零基础即可学习的哦，