大数据就是人们所经常提到的巨量数据，海量数据，你也可以说它是数量大，结构复杂，并且类型复杂的数据的集合。数据分析师通过对海量数据进行分析，能够为企业提供利于企业发展的重要决策。那么，如何才能成为数据分析师呢？不如咱们一起来了解下吧!

本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须大专及以上学历；3、无经验者由项目经理带；4、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！）

智动数据——长期招聘岗位，期待你的加入！​mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMTQxNjc2Mw==&mid=2247490322&idx=1&sn=e286b741429778021d9f47816cbd53d3&chksm=c0b44946f7c3c05047eda9240ecc8fc5c72f61a016b4a219487ac6583bed7ccfdd5bfcc14e77&token=1074213955&lang=zh_CN#rd

数据分析的两种方式

数据分析目前来说有两种主要的分析方式：一种是机器学习的方式，而另一种是统计学方式，对于基础相对较为薄弱的学习者来说，可以先从统计学的方式来开始学起，数据分析可能会出现在整个产业链条的任何一个位置里面，产品、运营、市场，甚至是销售、商务、人力等等。

机器学习的方式进行数据分析

深度学习是人工智能的研究方向之一，它是基于多层神经网络技术的一种机器学习，而机器学习也是目前较为流行的一种数据分析方式，比起统计学方式来说，机器学习的数据分析方式能应对更为复杂的数据分析任务，机器学习的步骤主要都包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证以及算法应用，机器学习的核心其实就是算法设计，数据收集是基础，机器学习式的数据分析是基于“模型”的数据分析方式。

Python是学习的不错的选择

通过机器学习的方式来完成数据分析可先从编程语言开始学习，比如Python其实就是不错的选择，一方面来说学习Python可以完成“爬虫”相关的编写，这样就能解决数据来源方面的问题，而另一方面Python也是机器学习较为常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库都会在很大程度上来提升实现的效率。