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怎么才能转入大数据领域 ,成为一名合格的大数据分析师

木马童年 2018-10-24 21:48 5160 0

  2018年的高考明天就要拉开序幕了。而考生和家长除了要面临考试这一难关外,考试之后填报志愿时,选择大学和专业也是一个难题。   最近两年很多高校都开设了互联网相关专业,大数据、机器人等专业成为热点。 ...

      2018年的高考明天就要拉开序幕了。而考生和家长除了要面临考试这一难关外,考试之后填报志愿时,选择大学和专业也是一个难题。

      最近两年很多高校都开设了互联网相关专业,大数据机器人等专业成为热点。

      在2018年3月21日公布的2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果显示,“数据科学与大数据技术”最为热门,共有250所高校新设该专业。

      高校开专业是与社会需求紧密相关的。以大数据为例,相关专业的毕业生有着非常广泛的从业选择。从零售金融到互联网电商,从医疗制造到交通检测,对大数据的需求无处不在,薪酬自然也十分丰厚。

      不止是高考生乐于选择大数据这样的爆款专业,许多职场人也非常心动。那么,如何才能成功转行到热门的大数据领域呢?

      转行指南——如何转行做数据分析师?

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      公司都需要怎样的数据分析人才?

      ① 注意,没有写明技能工具的要求;

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      ② 注明需要掌握的技能要求;

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      ③ 请注意加分项:熟悉SQL、R语言或Python优先;熟练掌握机器学习算法和统计学方法在游戏、广告或精准营销某一领域有数据分析经验者优先。

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      转行大数据,你真的可以吗?

      当看到第一个岗位的时候,很多做过电商运营的少年们都会跃跃欲试;

      看到第二个岗位的时候,会搜索下BI工具是神马,字面上看除了“清洗”以外,其他的貌似我都懂,尤其是热爱互联网行业,富有创业精神!

      看到第三个岗位的时候,做出若有所思状,我真的可以转吗?

      【不能随便转行:除了下决心,还要冷静思考】

      想转行的朋友,基本可以从以下四个角度上划分:

      从学专业上划分:

      (1)非相关专业,目前从事领域和数据分析不相关;

      (2)非相关专业,目前从事工作有用到数据分析;

      (3)相关专业(计算机、统计学、数学、管理学、经济学等),没有从事本行业;

      (4)相关专业,从事工作有应用到数据分析;

      从地域上划分:一线互联网集中城市;二线传统行业、互联网行业较发达城市;三线城市

      从年龄上划分:(1)毕业一年以内;(2)28岁以前;(3)28-32岁;(4)34岁以后

      从是否转行行业上划分:(1)在本行业,从事数据分析;(2)非本行业从事数据分析;

      如果你对号入座,再仔细分析的话,就十分具体,并且就不会那么大胆了。

      专业上看,要考虑之后的学习成本。事实上第三个岗位说明相对是正确的,第一个岗位偏数据化运营,需要有运营的经验和思维,第二个岗位,可以看出,是一个正在发展的互联网公司,对于业务有需求,通知正在规划公司的数据产品,第三个岗位要求一位数据分析师应该具备的标准,但是因为着急,所以必备的工具要求变成了加分项,为了保证能有培养的价值,于是要求数学、统计学、计算机等相关专业。

      每个想转行成为数据分析师的伙伴,起初的动机会因为薪资,社会舆论,认为大数据在发展,或者工作中真正的意识到数据的重要性,所以才有了决心。思考的第一步必然是,我行吗?这里的“行吗?”,大多的时候指的是我能胜任吗?我能学会吗?

      从地域上划分,是更严肃的事情。针对一线城市,思考未来所应用的行业也是有考究的,因为不同城市,对数据分析需求的行业会多少不同,也就是说,数据分析、新媒体等专业一样,是所有企业必须具备的职能。数据分析师需要考虑这座城市的行业基因和数量,如果这座城市有很多行业,要基于你过去的行业经验、年龄、行业偏好等冷静的思考。

      需要做个说明,二线城市也有需要数据分析师的公司,这些公司以零售、企业服务为主,企业服务包括咨询、外包,另外电信、能源、金融公司等在二、三线城市也都有需求。

      为什么要说“另外”呢?因为在二三线城市小的金融公司是不需要数据分析师的,需要的是销售,银行、移动、联通、电信、电力等大佬是对学历、是否应届等条件有硬性指标的。所以基于人才稀缺角度,进入零售、电商、企业服务类公司的概率比较大,那么这个时候,你所在的城市,就会更有局限性,所考虑的转行成本就会越来越高。

     转行的目标要多看几个公司,为什么?因为你要做好数据分析,掌握公司数据化管理的要义,完成你职场生涯薪水节节高升的梦,要有目标啊!这个目标取决于你要去的公司的规模排行,如果你足够专业专一的话,那么请用你的数据分析小宇宙拯救这个公司。

       在这里有必要告诉大家,所谓技能学习,必须要掌握四个知识板块:行业职场知识、理论、工具、业务应用。

     那么这位同学,就需要知道数据分析师发展的方向,统计学、数据分析方法和步骤,要掌握分析工具以及未来的行业业务。

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