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就目前而言，很多人看到了数据分析行业的光明前景，于是就想进入数据分析的行业中。但是，想成为一名合格的数据分析师，需要掌握很多的技能。那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢？其实数据分析行业的职业是依照层次区分的，不同层次需要的技能也是不一样的，我们在这篇文章中就给大家详细的介绍一下这些内容。
通常来说，数据分析行业有三个层次，第一层次就是业务数据分析师。第二层就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师。第三层次就是数据科学家。现在就给大家好好解释一下。
数据分析行业中第一层次的职业就是业务数据分析师，业务数据分析师属于初级分析师，主要指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。业务数据分析师需要掌握的技能有：概率论和统计学知识，能够运用Excel、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有商业理解能力即可。
数据分析行业中第二层次的职业就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师。数据挖掘建模分析师和大数据分析师属于同一级别，唯一不同的就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师的方向及使用的工具略有不同。一般来说，数据挖掘建模分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。数据挖掘建模分析师技能要求：在第一层次的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R专业分析软件，熟悉使用SQL访问企业数据库。而大数据分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。大数据分析师技能要求就是在第一层次的基础上要求掌握JAVA语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件。
数据分析行业第三层次就是数据科学家。数据科学家：三年以上数据分析岗位工作经验。一般数据科学家就是行业数据分析资深人员。数据科学家技能要求：掌握前沿AI相关技术，负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。
通过这篇文章，我们不难发现数据分析行业中有很多职业，而不同的职业需要学习的内容也是不一样的，所要掌握地技能也是更有千秋，所以大家还是根据自己的实际情况去选择一个适合自己的职业。
职业技能等级认定是指经人力资源社会保障部门备案的企业、社会培训评价组织依据国家职业技能标准或职业技能评价规范，对技能劳动者的技能水平进行评价并核发职业技能等级证书的行为。
国家职业资格等级与专业技术资格等级对比：
（注：一些工业发达地区，因为高级技工奇缺，有些人员的待遇福利甚至接近公司高管水平。）
取得中级技能（中级工）资格，相当于技术员待遇。
取得高级技能（高级工）资格，相当于助理工程师待遇。
取得技师资格，相当于工程师待遇。
取得高级技师资格，相当于高级工程师待遇。
《中华人民共和国职业分类大典》把我国职业划分为由大到小、由粗到细的四个层次：大类（8个）、中类（66个）、小类（413个）、细类（1838个）。细类为最小类别，亦即职业。8个大类分别是：
第一大类：国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人，其中包括5个中类，16个小类，25个细类。
第二大类：专业技术人员，其中包括14个中类，115个小类，379个细类。
第三大类：办事人员和有关人员，其中包括4个中类，12个小类，45个细类。
第四大类：商业、服务业人员，其中包括8个中类，43个小类，147个细类。
第五大类：农、林、牧、渔、水利业生产人员，其中包括6个中类，30个小类，121个细类。
第六大类：生产、运输设备操作人员及有关人员，其中包括27个中类，195个小类，1119个细类。
第七大类：军人，其中包括1个中类，1个小类，1个细类。
第八大类：不便分类的其他从业人员，其中包括1个中类，1个小类，1个细类。
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