工具要求：SQL、Python

技能要求：數據統計和分析方法

其他：良好的思維邏輯、業務解讀能力

從以上2個崗位對比來看，數據分析師的技能需求比數據開發工程師要低，也不需要強大的編程基礎。所以這2個崗，你從數據分析師入手會更容易。

從長久的職業發展來看，數據分析師未來可以晉陞到管理層或升級商業/戰略分析師，與技術崗位相比，從業務崗晉陞上來的數據分析師更接地氣、更理解業務也更具商業洞察能力。

二、轉行數據分析師，要具備的能力

一個數據分析師的養成，至少要具備以下5部分能力

1.工具掌握

2.業務理解

3.分析理論4.結構化思維5.統計學知識

精通工具、熟練使用分析理論，洞悉業務邏輯、結構化思維、統計學知識這5部分缺一不可。

工具掌握：現在網路上，有許多數據分析課程，但很多的內容是以工具為主的，例如教Excel、SPSS、Python、Hive等，也導致了很多人以為，學會了這些工具，就能做好數據分析了，實際上並不是這樣的。工具當然是要學習的，但精通1-2門即可，不要貪多，這個精通不是大家寫在簡歷中糊弄人事經理的那種精通，是要真正的精通。初級分析師只要熟練掌握Excel+SQL+PPT+Xmind就能夠解決大部分問題了，在數據量較大的時候再學一門Python就完全可以入職數據分析師。

業務理解：這部分可以初期先做調研，轉行後可以多請公司的運營、市場、銷售等同事聊聊，他們是最貼近業務底層的，也是平時和數據分析師對接最多的。 分析理論：比如4P營銷理論、SWOT分析、5W2H分析方法、漏斗分析、對比分析、多維分析等等

結構化思維：可以閱讀《金字塔原理》，它能夠教會你思考和表達的邏輯。

統計學知識：例如什麼是指標？什麼是同比環比？什麼是參數？什麼是統計量，這都是分析的基礎。

那上面這些技能如何結合運用呢？舉個栗子：日活下降（這是數據分析師遇到最多的問題）

那你的分析邏輯是：

第一步：用PEST、SWOT先去看看大環境的狀態是什麼？是不是有什麼政策影響，有沒有新加入的競爭者、同期競爭對手做了哪些動作等（這是你的大局觀）

第二步：從影響日活的各項指標切入，比如人、貨、場等（這是你的思維框架）第三步：用5W2H、AARRR、生命周期等分析方法方法去定位和排查問題出現的可能性（這是你的理論應用）第四步：數據核查，一定要注意數據質量是生命線、對比歷史、假設驗證、多維分析、交叉分析等等，找到問題產生的根本原因（這是你的分析過程）第五步：就分析結果和決策建議要落實到人或者部門，讓分析結果能更好的落地，不要讓面試官覺得你只停留在學術層面。（這是你的結果落地）

而基礎的工具技能是貫穿在你的整個分析過程中的：

SQL-資料庫中提取數據

Xmind-建立分析框架

Excel-數據清洗，數據分析PPT-結果展示

三、接下來你要做的

1.明確目標城市、目標行業、崗位目標。

2.制定學習計劃，開始系統學習相關技能。

3.發掘個人優勢（行業經驗），找到最適合你的轉行路徑。

四、我的建議

一定一定不要裸辭，你才剛畢業一年時間來得及，可以現在準備學習，年後找到合適的機會直接轉行數據分析師。

0基礎轉行數據分析師可以到愛數據學院來考察對比課程內容，也可以免費加入愛數據學習社群和其他小夥伴一同學習和交流。

最後，祝小夥伴轉行順利，加油！

一、您是否有任何編程語言或經驗？

• 開始學習編程語言
• 閱讀有關大數據和Hadoop的專家博客
• 了解為什麼 我們需要Hadoop
• 如果可能，請對Java編程語言有個好主意

二、您是具有Java經驗的經驗豐富的程序員嗎?

您可以立即跳入Hadoop， 因為自從使用Java以來， 您可以更輕鬆地理解事物。

三、您是沒有Java知識的經驗豐富的程序員嗎?

我建議在開始學習Hadoop之前先學習Java基礎知識

四、學習Hadoop需要多少時間?

• 這取決於各種因素。
• 您的經驗
• 您對技術的了解
• 您準備花費多少小時
• 您打算自學還是參加任何商業培訓課程

如何進入大數據領域，學習路線是什麼？?

數據開發和數據分析是完全不同的兩個職業，一個重編程和專研，一個重業務和實操。財務轉行，數據分析更合適。培訓半年是可以轉行成功的，可參考一下鏈接：CDA 數據分析師脫產就業班

CDA數據分析就業班針對時間充裕、零基礎的專科、本科在校生，以及待業、期待從事數據分析的工作人員提供3個月全脫產集訓，畢業推薦相關工作單位。 CDA數據分析就業班每期至少十位以上相關領域專家授課，以CDA數據分析師標準大綱要求，從資料庫管理—統計理論方法—數據分析主要軟體應用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—數據挖掘演算法模型，一整套數據分析流程技術進行系統講解。還將從金融、醫藥、保險、電商、零售等行業需求出發，使用實際案例手把手將數據分析技術傳授給學員，使CDA就業班課程更符合就業要求，達到企業用人標準，快速在大數據時代找准工作定位。學員畢業要求能夠完成商業數據分析項目。

零基礎轉行大數據倒是可以，您是本科，但也得先看一下您自己是否適合學習大數據，之後才能跟您分析。在您確定您能學習大數據之後，再考慮是自學還是報班學習。

先跟您說一下，大數據涉及到很多高數的知識。如果您本科是計算機專業或是理工專業的那就更好了。如果不是還是建議自己先自學一下，避免浪費您的時間、金錢。

零基礎學大數據還是建議您根據大數據技術知識點+大數據教程結合來看。

大數據學習路線規劃圖

大數據教程

【大數據自學乾貨】

Java的前景如何，好不好自學？

如何系統全面地自學Java語言？

自學java，學多久可以自己找到工作？

可以自學java去求職嗎？

自學 Java 怎麼入門？

如何系統全面地自學Java語言？

自學Java最起碼要學到什麼程度？

自學java一個月能找到工作嗎？

Java的前景如何，好不好自學？

能給自學java的人一點學習路線嗎？

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北京聯科數信科技有限公司-長期招聘崗位?

mp.weixin.qq.com

（本公司目前在招一些數據分析師，關註上面公司公眾號，符合條件的可以投遞簡歷，歡迎各位童鞋踴躍投遞！）

大數據相關技術還是具有一定難度的，但是隨著大數據領域的生態體系逐漸完善，大數據技術逐漸從研發領域嚮應用領域過渡，所以對於零基礎的學習者來說，也能夠找到適合自己的切入點。

初入大數據領域或者轉行進入大數據領域的朋友，需要了解的第一件事不是說各種組件框架生態相關的東西，也不是各種編程語言基礎。

　　而是，了解清楚以下幾個問題：

　1 大數據領域到底包含了哪些東西，解決了哪些問題？

　　2 自己的實際基礎是什麼，如何結合自己的基礎以及興趣愛好，在整個大數據領域鏈路中，找到最好的切入點。

　　要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。

　　對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多數機構都是教JAVA，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網路編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序。Java略去了運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。

　　大數據學習雖然不是什麼簡單的事，但是也不是不能掌握這門技術，關鍵還得看學習的個人。

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