“到 2020 年，企業(yè)基于大數(shù)據(jù)分析的支出，將突破 5000 億美元，大數(shù)據(jù)在未來四年內(nèi)，能幫到全球企業(yè)賺取約 1.6 萬億美元的收入紅利。”——國(guó)際知名數(shù)據(jù)公司 IDC

有人說：站在風(fēng)口上，豬都能飛起來。

尤其是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，從APP開發(fā)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、到人工智能、5G，整個(gè)大數(shù)據(jù)行業(yè)隨著海量數(shù)據(jù)的誕生仍在持續(xù)高速發(fā)展。

無論是企業(yè)還是個(gè)人來說，誰能在海量數(shù)據(jù)中找到突破口，就會(huì)成為行業(yè)的基石，發(fā)展前景不可估量。

然而對(duì)很多人來說，這些新興技術(shù)還只是個(gè)模糊的概念，總覺得離自己很遙遠(yuǎn)。

根據(jù)UN中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)匯統(tǒng)計(jì)算，未來中國(guó)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬，而在BAT（百度、阿里、騰訊）企業(yè)招聘職位中60%以上是在招大數(shù)據(jù)方向的人才。

海量的數(shù)據(jù)帶來的可能是機(jī)遇也可能是累贅，這取決于能在龐大的數(shù)據(jù)量中淘到金的你。

數(shù)據(jù)分析師則是淘金者的利器，掌握了數(shù)據(jù)分析技能，就掌握了未來。

01

人才需求激增，薪資高

大數(shù)據(jù)浪潮的激流中，市場(chǎng)空間得到迅速釋放，企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)人才的需求也越來愈高，數(shù)據(jù)分析師則是這片翻騰浪花里的中流砥柱。

早在20世紀(jì)，數(shù)據(jù)分析崗就已運(yùn)用到企業(yè)業(yè)務(wù)層中，“啤酒與尿布”的故事就是一個(gè)經(jīng)典案例。

新時(shí)代下，數(shù)據(jù)分析發(fā)生飛躍式的升級(jí)，“大數(shù)據(jù)”推動(dòng)起數(shù)據(jù)深度分析與挖掘的發(fā)展。

在行業(yè)規(guī)模暴增的環(huán)境下，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域整體人才缺口大，平臺(tái)開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位需求量大。

數(shù)據(jù)分析師成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的寵兒，需求占比超過四成。

時(shí)至今日，無論你是來自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、通信行業(yè)，還是金融行業(yè)、服務(wù)業(yè)或是零售業(yè)，相信都不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析感到陌生。

根據(jù)拉鉤網(wǎng)、智聯(lián)招聘、51job、職友集等招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)分析師行業(yè)崗位呈現(xiàn)以下特點(diǎn):

·數(shù)據(jù)分析涉及多個(gè)行業(yè)

雖然數(shù)據(jù)分析師是在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展出來的，但是隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)也認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性，賦予了更多數(shù)據(jù)分析師的職能。

·眾多企業(yè)，相關(guān)招聘崗位100000+

在招聘數(shù)據(jù)分析師的企業(yè)當(dāng)中，你可以很容易看到知名互聯(lián)網(wǎng)公司、世界五百強(qiáng)的身影，并且需求量非常大。

·均薪突破12000，工作3-5年薪資不低于15000

崗位薪酬與工作經(jīng)驗(yàn)呈正相關(guān)，越老越值錢。

從目前的市場(chǎng)的供需關(guān)系來看，數(shù)據(jù)分析師仍然是熱門職業(yè)。

無論是你想成為專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，還是想提升職業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)據(jù)分析技能都是你潛在的秘密武器。

02

準(zhǔn)入門檻低，適合轉(zhuǎn)行

數(shù)據(jù)分析師是近幾年大數(shù)據(jù)環(huán)境下的新興崗位，在職的數(shù)據(jù)分析師大多都是轉(zhuǎn)行而來的；

一部分是傳統(tǒng)崗位上的數(shù)據(jù)專員或在工作當(dāng)中經(jīng)常與數(shù)據(jù)打交道的數(shù)據(jù)人，也有完全從零轉(zhuǎn)行的非數(shù)據(jù)人。

隨著數(shù)據(jù)分析師崗位越來越熱門，越來越多的人有轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師的想法，有的已經(jīng)在轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師的路上，

但關(guān)于”轉(zhuǎn)行“還是存在非常多的疑問，在知乎中搜索數(shù)據(jù)分析師，比較熱門的話題有：

如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師？應(yīng)屆生如何自學(xué)？
想轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析師，怎樣一個(gè)流程?
如何快速成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師？

大多數(shù)問題都圍繞著轉(zhuǎn)行、零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)來展開，我們針對(duì)這些問題為大家解決以下幾個(gè)學(xué)習(xí)誤區(qū)：

·本專業(yè)與數(shù)據(jù)分析無關(guān)，轉(zhuǎn)行困難：錯(cuò)！

轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)入門檻不高，即使是偏技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘端，平時(shí)大多數(shù)時(shí)間也是在清洗數(shù)據(jù)，而不是你想象的在鼓搗AI。

如果從全局來看，數(shù)據(jù)分析師的技能可以概括為數(shù)學(xué)+編程。數(shù)學(xué)是大多數(shù)公共學(xué)科的必修基礎(chǔ)，而編程在現(xiàn)在來說已經(jīng)是一項(xiàng)普遍的技能。

轉(zhuǎn)行不一定是100%改變，結(jié)合本專業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是一條不錯(cuò)的出路。

例如像管理、金融、工程等這些行業(yè)學(xué)科知識(shí)在數(shù)據(jù)分析師后期結(jié)合相關(guān)業(yè)務(wù)時(shí)更有優(yōu)勢(shì)。

“成為數(shù)據(jù)分析師”對(duì)于數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)類的同學(xué)來說，是一個(gè)成功率很高的目標(biāo)，對(duì)于其他專業(yè)的同學(xué)來說，只是需要學(xué)習(xí)的更多一些。

只要你愿意在別人打游戲追劇逛街的時(shí)候，潛心學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，攻下“數(shù)據(jù)分析師”不在話下。

·零基礎(chǔ)，入門難：錯(cuò)！

對(duì)于轉(zhuǎn)行的同學(xué)來說，零基礎(chǔ)是一個(gè)繞不過去的檻。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師是不能速成的，但是零經(jīng)驗(yàn)也有零經(jīng)驗(yàn)的捷徑。

我們簡(jiǎn)單的將“零基礎(chǔ)”的同學(xué)分為三種：

·有技術(shù)基礎(chǔ)（新手）

計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)；懂一門編程語言；會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。

·有業(yè)務(wù)基礎(chǔ)（小白）

在專業(yè)領(lǐng)域深耕，有一定的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。在專門的數(shù)據(jù)崗上工作的，很可能是同時(shí)具備技術(shù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的。

**·什么也不會(huì)（菜鳥）**真的什么也不會(huì)~

以上的三種同學(xué)，其實(shí)除了菜鳥，眾多新手和小白都算不上真正的零基礎(chǔ)。

新手在面對(duì)一門新的編程語言時(shí)更容易上手；職場(chǎng)人（小白）已經(jīng)擁有了豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，形成了一定的數(shù)據(jù)思維；菜鳥則需要在基礎(chǔ)上多下一點(diǎn)功夫。

但無論你處于哪一個(gè)層級(jí)，都需要做一件事：明確學(xué)習(xí)路徑。

學(xué)習(xí)一門技術(shù)之前，你應(yīng)該知道，你想要達(dá)成的目標(biāo)是什么樣的。也就是說，你想通過這門技術(shù)來解決哪些問題。

你就可以根據(jù)要達(dá)成的目標(biāo)，完善自己的知識(shí)體系，明確一條清晰的學(xué)習(xí)路線，學(xué)習(xí)最有用的那部分知識(shí)，避免走彎路。

·知識(shí)點(diǎn)太多，學(xué)完一個(gè)板塊再學(xué)下一個(gè)：錯(cuò)！

如果將數(shù)據(jù)分析的技能按”數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)分析與可視化-數(shù)據(jù)報(bào)告“全流程展開。

那么涉及的知識(shí)點(diǎn)包括但不限于統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、python、SQL、MongDB、報(bào)告撰寫…

有些轉(zhuǎn)行的朋友一看到這么多知識(shí)點(diǎn)就直接摔門而棄了，也有些堅(jiān)定的小伙伴勤勤懇懇地將知識(shí)點(diǎn)列出，并且進(jìn)行非常體系的學(xué)習(xí)。

但是當(dāng)學(xué)習(xí)了一段時(shí)間后回頭來看，前面的內(nèi)容已經(jīng)忘得差不多了。

其實(shí)，數(shù)據(jù)分析師雖然涉及的技能較多，但如果想快速上手，并完成一個(gè)數(shù)據(jù)分析師項(xiàng)目并不難。

你只需要對(duì)標(biāo)每個(gè)流程的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，將這個(gè)部分的知識(shí)吃透，其它的技能可以在深入學(xué)習(xí)時(shí)再進(jìn)行的對(duì)應(yīng)的補(bǔ)充。

舉個(gè)例子：

一定要把python融會(huì)貫通才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析嗎？

NO，python當(dāng)中有numpy和pandas兩個(gè)重要的核心數(shù)據(jù)分析庫，你只要將這兩個(gè)庫的內(nèi)容學(xué)會(huì)，就能夠完成80%以上的數(shù)據(jù)分析了。

03

對(duì)標(biāo)企業(yè)，滿足職業(yè)技能需求

如果以職業(yè)為導(dǎo)向，要明確學(xué)習(xí)的路徑，最有效的方式就是根據(jù)具體的工作崗位，了解企業(yè)對(duì)技能的具體需求。

對(duì)標(biāo)企業(yè)需求，以職業(yè)技能為目標(biāo)的學(xué)習(xí)也許讓你更有動(dòng)力。

我們從拉勾上找了一些最具有代表性的數(shù)據(jù)分析師職位信息，來看看薪資不菲的數(shù)據(jù)分析師，到底需要哪些技能。


總的來說，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析師職業(yè)的需求可以概括為以下幾個(gè)方面：

·數(shù)據(jù)處理能力

數(shù)據(jù)的存取、數(shù)據(jù)的清洗以及數(shù)據(jù)的展示，比如SQL，Python數(shù)據(jù)處理；

·數(shù)據(jù)分析能力

數(shù)據(jù)分析和軟件應(yīng)用能力為主要需求，挖掘建模及算法能力成為數(shù)據(jù)分析師的標(biāo)配；

·軟實(shí)力

報(bào)告撰寫與業(yè)務(wù)分析需求最為普遍，業(yè)務(wù)管理分析及匯報(bào)能力為主競(jìng)爭(zhēng)力；

隨著數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，企業(yè)需要培養(yǎng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)來支撐業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。

從總體需求來看，企業(yè)更加需要具備工作經(jīng)驗(yàn)，且動(dòng)手能力強(qiáng)、解決實(shí)際問題的分析人才。

不管是初級(jí)的還是經(jīng)驗(yàn)豐富的分析師，企業(yè)都要求求職者具有編程語言、數(shù)據(jù)庫、可視化工具等硬技能，也更注重邏輯思維、表達(dá)溝通、分析報(bào)告等軟實(shí)力。

如果您是以下幾種情況之一：

• 1、想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域內(nèi)容的好學(xué)者；
• 2、職業(yè)遭遇瓶頸，想提升自己在數(shù)據(jù)分析或人工智能領(lǐng)域的硬件技能的在職人士；
• 3、尋求新出路、新突破，有意向轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)分析行業(yè)或人工智能領(lǐng)域的求職人士；
• 4、對(duì)未來搖擺不定，有興趣想Python、數(shù)據(jù)分析、人工智能方向發(fā)展的在校大學(xué)生。