数据分析师课|新公布的10个应避开的数据分析能力，这些细节你真的清楚吗

1、应避开的数据分析能力——糟糕的数学背景

许多计算机老师和程序员都会把自己说成是数据科学家，但实际上，真正出色的数据科学家通常拥有数学背景。优秀的数学家可以成为最好的数据科学家，但数学不好的程序员不行。蹩脚的数学家无法有效地分析数据，而这恰恰是数据科学家的首要任务。

2、应避开的数据分析能力——计算机知识贫乏

没错，优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据，要熟悉Spark和其他系统。如果你的数据科学家坚持要求配一名助手，因为他用不来电脑，那么你应该继续寻找，去雇用其他人。

3、应避开的数据分析能力——没有全能型人才

一个人集统计学家、开发员、数学家和其他身份于一身，并不意味着他能成为一名数据科学家。几乎可以肯定的是，他拥有跨领域知识，能够根据不同的职位需求来推销自己。他也许什么都会，但可能什么都不精。

4、应避开的数据分析能力——纯粹的学术派

你需要有实践经验的人。如果他们的所有经验都来自学术机构，当他们面对现实问题时，可能会束手无策。寻找有实践经验的人，不要在这方面妥协。

5、应避开的数据分析能力——缺乏团队精神

数据科学家将和其他人共事，所以你不会想要一个不合群的人，即便他再怎么聪颖过人。 数据 科学家应该真正地融入团队，了解整体情况，做出全面改进。而如果他们不能和其他人融洽相处，就做不到这一点。

6、应避开的数据分析能力——缺乏商业知识

数据科学家不能只会运用理论。他们还要重视经过验证的技巧，运用可靠的传统方法。这些都来自于实践经验。

数据科学家需要参加商务会议，通过演示向高级管理层阐述分析结果。因此，在雇用一名数据科学家之前，要确保他拥有一定的商业知识，这一点非常重要。

7、应避开的数据分析能力——不熟悉工具

你面前的那个人拥有丰富的技术知识，但他们能否运用这些知识?如果他们没有实际运用过SAS、R、Scala、Python或其他计算机语言，他们可能只会像一个“绣花枕头”，中看不中用。

他们必须能够利用工具来阐释和转化信息流。

8、应避开的数据分析能力——SAS成瘾者

有些SAS开发人员会把自己包装成数据科学家，但他们不是。数据科学家应该掌握多项技能，对于某个具体的问题，他们可以运用多种不同的系统。而蹩脚的数据科学家在遇到任何问题时，都只会采用同一种技能，他们希望用一种语言就能解决所有问题，这是不切实际的。

9、应避开的数据分析能力——没有理科学位

这是个不好的迹象，因为数据科学属于理科范畴。你也可能自学成才，但如果有人能秉持科学原则，并且掌握了分析学的一般性应用，还毕业于名牌大学，此人更有可能给 企业 带来价值。最好能拥有硕士学位。如果在其他领域还拥有一技之长，此人将是一只潜力股。

10、应避开的数据分析能力—— 不会用通俗语言来解释

数据科学家应该能用通俗易懂的日常用语来解释最复杂的问题，不能与现实世界脱节，这会导致你的解决方案无法被人理解，而且你需要花费一定的时间和精力来克服语言障碍。

虽然有很多重要的数据科学技能可以后天习得，但有些却是天生的。那些妨碍你进入数据科学领域的因素常常无法改变或纠正。对数据科学的热情以及掌握一定的技能，这是成功的关键。如果你只是假装有兴趣，或者并不具备重要的技能，总有一天，你会原形毕露。

以上就是有关于应避开的数据分析能力的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。