入行大数据分析师

大数据分析要注意哪些因素？】

大数据分析要注意多维度的对数据进行整理和分析，注意每一种大数据分析工具的适用性，注意正确的整合数据，注意将数据结果可视化，注意数据不是越多越好，注意数据的精确度。

场景：

随着互联网的高速发展，数据分析的应用场景越来越丰富，从行业来看，主要有互联网、电力、政务、司法、租赁、银行、制造、教育、医药、金融、汽车、房地产和物流。

数据：

例如，企业在经营或者生产的过程中产生的经营管理数据、财务数据、销售数据等等。

工具：

一般做大数据分析，首先会使用大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。

【30岁转行晚吗？】

其实30岁这个年龄转行不算晚的，但是首先还是需要自己考虑清楚，自身外界因素是否允许以及新的行业自身是否真的喜欢并有坚持下去的决心，这样才能让自己无后顾之忧。

这里就拿数据分析师这个行业来举例，我们也不少同学是这个年龄阶段选择转行的。

很多人都会觉得数据分析师要会很多，要会SQL/Python/数据清洗/可视化等等，其实你应该看企业需要什么样的人，企业最需要的就是能为企业解决问题的人才，所以很多刚刚毕业的同学空有一身工具本领却不知如何施展，找工作时到处碰壁，其主要原因就是因为他们没接触过项目，对业务没感觉，不知道如何把所学的知识运用到真实的企业经营中，而有一定工作阅历的人之前的工作经验都会让你对业务更加敏感，多年的沉淀让年龄能够变成了一种优势。

【数据分析师需要学哪些课程？】

数据分析师需要学习的课程大致可以统称为：1.计算机科学，2.统计，3.领域专业知识。当然对于刚入门的人来说一般需要学习基础的工具以及业务知识，随着自身职业的发展方向开始深入算法等相关技术。

一：计算机科学

计算机科学与编程入门（使用Python）计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。

二、数理统计

应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。

概率与统计简介（使用R编程）：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。

线性代数（使用R编程或其他数学工具）：本课程涵盖矩阵理论和线性代数

统计/机器学习（使用R编程）：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯，SVM，决策树（香草决策树，随机森林，增强），无监督学习方法（例如聚类，神经网络介绍）

高级机器学习（使用Python编程）：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。

三、领域专长

理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域（例如，Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等）。

数据分析专业课程这里的核心主题应该是：

数据收集和清理：这应该包括使用开源工具（例如Python / R）从网上抓取数据，连接到数据库等。此外，数据清理和ETL概念（例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建）分析数据集。

数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据

数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。在最后几年中，应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。

高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP数据库）创建具有大规模数据分析的项目

数据分析类岗位目前的就业形势是怎样的？

企业的数字化转型过程中缺少大量的数据分析人才，随着市场的发展和进步，对于数据分析类岗位的需求会越来越多。不同的公司对于数据分析的岗位需求：

第一类：互联网公司。

互联网公司的特征就是用户至上，我们要知道用户喜欢什么，他的需求是什么，所以在互联网公司中，对于数据的需求有三点 ①用户洞察 ②数据提取 ③实时数据分析所以在这里主要的工作内容可能包括：从MySQL数据库中提取数据，成为Excel数据透视表的高手以及生成最基本的数据可视化（如线和条形图）。偶尔分析一下A/ B测试的结果，这样的公司可以为你创造一个尝试新事物和扩大新技能的环境。需求职位：统计分析员、数据分析师等

第二类：BAT等数据平台企业。

大厂的特征就是我们就是数据，数据就是我们。所以他们的需求就是可以生产大数据驱动的产品和机器学习方向还有许多公司，他们的数据（或他们的数据分析平台）就是他们的产品。在这种情况下，数据分析或机器学习的任务就会非常繁重。能对一个有正式的数学，统计学或物理学背景并希望继续走一条更学术的道路的人来说是更理想的环境。这一类的公司可能是面向消费者的拥有海量数据的公司或者以提供数据为基础的服务的公司。数据平台类企业的需求职位：大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等

第三类：其他数据驱动的非数据公司。

这些公司是通过数据分析优化产品，提升产品竞争力，他们所需要的是数据处理、数据分析、数据可视化。很多公司都属于这一类，面试的公司关心数据，但可能不是一个数据公司。因此，进行数据分析，了解产品代码，将数据可视化等等，这些能力是同等重要的。一般来说，这些公司要么寻求通才，要么寻找一个能填补他们团队空缺的专才，比如数据可视化或机器学习方面的。

零基础可以转行数据分析师吗？

当然是可以的啦！现在的很多是数据分析也都是应届毕业零基础或者是转行过来的，因此找到适合自己的学习方法很重要。零基础转行数据分析师建议通过系统的培训进入到数据分析行业。零基础数据分析师入门可以选择网上课程、数据分析书籍等形式，但是选择报培训班进行线下系统学习是更好的。

数据分析需要报班学习吗

我相信大多数人学习数据分析的目的应该都是为了更好的就业吧！由于数据分析涉及的专业知识面较广，自学起来难度很大，所以建议报班系统学习哦，而且报班学习会有专业的面对面的指导，可以结识志同道合的伙伴，扩展人脉，学习效果也会更好。自学数据分析会缺少项目实践经验，面试很难得到公司认可，且自学数据分析知识会不可避免的有所欠缺，日后在工作中会面临很多困难和挑战。而参加过培训的同学知识体系会更完善，专业度明显高于自学者，还能实际操作大型真实项目

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