怎么才能转入大数据领域 ，成为一名合格的大数据分析师

2019年的高考很快就要拉开序幕了。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? 1 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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 2 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，大数据学习扣裙74 零零加【4一三8 yi】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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