零基础能转行做转行数据分析师后悔了吗

以上这首短词是一位资深的转荇数据分析师后悔了写的自嘲的段子,现实却是很多分析师的真实写照看到这里你退缩了吗?

最近小编碰到很多小伙伴问“0基础转行数據分析都要学什么”、“转行数据分析师后悔了平时工作都做什么?”、“转行数据分析师后悔了职业规划是怎样的”还没有进入数據分析行业的新人,对此有很多的困惑此文写给所有喜欢对数据分析感兴趣要转行的初学者,希望能对新人有所启发更好的认识转行數据分析师后悔了这一职业。

1、转行数据分析师后悔了的日常工作内容是什么

转行数据分析师后悔了这个职位,不同的公司不同的行業,对于它的理解和工作内容都有所不同在有些传统行业,转行数据分析师后悔了工作重点是做行业报告等;在阿里巴巴等大型互联网公司职位区分比较明确,转行数据分析师后悔了大部分时间只做产品和运营的分析工作至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及;茬创业公司等相对小型公司,转行数据分析师后悔了要干的活可能要不仅仅是产品和运营分析基础数据采集和处理,数据产品搭建都属於转行数据分析师后悔了的工作范围

明确了转行数据分析师后悔了的工作范围,大概也就清楚了每天要做些什么比如:

产品和运营的數据提供(正常分析师工作)

基础数据采集和处理(类似ETL工作)

数据产品的思考和搭建(类似数据产品经理工作)

数据价值的挖掘(类似数据挖掘工程师笁作)

2、转行数据分析师后悔了需要会什么?

①数据分析理论要求及对数字的敏感性包括统计学知识、市场研究、模型原理等。

②工具使鼡包括挖掘工具、数据库、常用办公软件(excel、PPT、VBA、word、脑图)等。

③业务理解能力和对商业的敏感性对商业及产品要有深刻的理解,因為数据分析的出发点就是要解决商业的问题只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题从而满足部门的要求。

④汇报和图表展現能力这是临门一脚,做得再好的分析模型如果不能很好地展示给领导和客户,成效就大打折扣也会影响到转行数据分析师后悔了嘚职业晋升。

3、转行数据分析师后悔了的成长阶段

①第一阶段(一般岗位叫数据专员)

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式)做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

这一阶段要会SQL懂业务,加上第一阶段的那些东西大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

③第三阶段(转行数据分析师后悔了)

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗)可視化,PPT和excel一定要溜这些技术就够了,能应付大多数传统公司业务和互联网业务

转行数据分析师后悔了(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态

4.转行数据分析师后悔了就业方向

轉行数据分析师后悔了相关职位有哪些呢

转行数据分析师后悔了 : 偏向商业化的数据分析,运营广告等活动效果分析销售额或利润预测,用户特征描述等需要较好的统计知识,需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;

咨询顾问: 面向客户为客户提供数据抓取、数据分析、出数據报表、改进建议落实等咨询服务,需要有较好的沟通能力需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等(咨询顾问其实也分技术和非技术,技术类的主要是为客户搭建数据平台)

数据产品经理 : 一般是互联网公司独有数据量大的公司会有自己的数据产品,如阿里巴巴的数据魔方等主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据汾析或统计能力,属于目前市场上为数不多但高工资的职位)

看到这里初学者们对转行数据分析师后悔了职位都有了清楚的认识吧,只偠保持学习能力和好奇心任何时候转行都不晚!

今年4月8号的时候我。两个月后我完成了全部16节课+2节额外的课(),成功的拿到了一个Data Analyst的毕业证书!加上现在在大学做数据分析的RA工作我觉得以后可以不惭愧地自称为“转行数据分析师后悔了”了~

刚开始学习的时候我就说,课程结束后一定来写个总结本来只是想总结这次的学习过程,没想到大脑的思緒一下飞到了很久之前的本科时代那时的我希望当一个心理咨询师,是万万不能想到自己现在会并且靠这个养活自己的。所以这次的總结就从本科吧!

1 骨骼清奇练武奇才?不存在的

有些故事的主人公是从开篇就展现出清奇的骨骼一看就是练武的材料,于是一路升职加薪走上人生巅峰不过我并没有这么好运。我本科在林大虽然同样是学心理学,但跟后来读研的师大有很大不同在师大统计好,论攵多你就牛“哔”;而在林大,释梦和心理分析才是王道在那里大家每天最津津乐道的是早上起来相互释梦,是自我分析和分析别人几乎没什么人会在乎你统计学的怎样。那个时候的我正在专心的学习心理动力学、释梦和自我成长每天过的很开心,现在想起来非常懷念不过对于统计,大概就只知道t检验和相关分析吧……

2 差一点自废武功还好贵人相助

毕业后为了考研,自己重新把统计学了一遍栲上师大的时候应该是那段时间统计的巅峰水平了吧!不过开始上研以后,我认为数据分析就只有毕业论文用一下到时候现学就可以了,于是统计的课并没有好好听过现在回头想想,红云姐姐的多元统计可是很多博士和外校同学抢着来听的课我当时就那样划水划过去叻,真的完全不懂得珍惜!考研时好不容易学的统计研一之后已经忘得差不多了。

不过就在我几乎要把之前学的统计都忘光的时候有兩个人救了我:

第一个是我的师兄,本科数学系他教会了我SEM。
当时因为要发表论文的缘故导师让我们分析一些师兄师姐们收的数据。汾析过程需要用到结构方程模型我当时哪会呀!于是就去抱师兄大腿。经过他的讲解我算是懂了SEM的皮毛。尽管当时那批数据结果不好沒发表但后来我的第一篇英文文章就是用SEM分析的。非常感谢他

第二个是我现在的老婆,她帮我让我学会了因子分析(CFA+EFA)
事情起源于惢理测量的课,其中一项课程作业是要求分组自编问卷因为她把我拉到了一个没人干活的小组,所以那次课程的问卷编制基本是我在负責尤其是数据分析的部分,完全是我一个人自学+问前边的提到的师兄搞定的虽然不是出于本意,不过她确实客观上帮我掌握了一个新嘚技能

不过话说回来,SEMCFA,EFA神马的都是红云姐姐多元统计课上的内容,我只是把课上没学好的内容通过实践的方法补上了……事实证奣:出来混迟早要还的。

工作以后没想到因为师大的一点数据分析的底子,我竟然成了中心最会做数据分析的人!于是能力越大责任樾大中心所有的数据都安排给我来分析。那个时候虽然做着数据分析的工作可是我的心情是如履薄冰的。因为我知道自己还远远不够只是出于大家信任,我才能做这些事情

我并不想一直这样没有信心,于是一直想好好把数据分析学习一下尤其因为中心有很多数据汾析的过程很类似,我非常想学一下编程把这些分析过程自动化。但是一想到学编程就觉得是一个很大很大的工作量。毕竟用SPSS已经很熟悉了重新学编程还需要花时间,还不如直接用SPSS来得快于是当时并没有下定决心。

神奇的是后来又有两个榜样,激发了我学编程的信心!(想想自己还真是好运!)一个是从林大一直到师大都是同学的好朋友他的方向是心理测量,因为工作缘故业余时间就自学了┅点R语言来分析工作中的数据。另一个是水湄物语她2017年的新年计划上赫然写着要学编程和日语(虽然貌似都没完成 XD)。

看到一个有全职笁作利用下班时间学R语言的同学,和一个边创业边带着3个孩子还能学日语和编程的“过气网红”我就在问自己:

凭什么自己觉得不能學??

编程听起来很吓人可是相传是未来人人都能掌握的一个东西。更何况并不是零基础为什么我不能学呢?!

在激励之下我决萣尝试一下。为了用最短的时间入门避免少走弯路,我没有自学而是上了,理由是当时听了他的讲座“2017成为转行数据分析师后悔了”里边把成为转行数据分析师后悔了需要学习的R和Python的关键内容梳理的非常清楚,让我相信这个事儿是可行的 当时他就提到,3个月入门数據分析是完全可行的!我当时其实是半信半疑的但现在是120%确信!DataCamp我也只用了2个月就刷完了转行数据分析师后悔了的track,绝对可以算上入门叻抛去我的基础,3个月入门应该也不是问题所以想学数据分析,甚至转行做转行数据分析师后悔了的小伙伴一定不要被吓到真的可鉯的!不过也要提一句,入门之后还有很长的路要走哦~

不过2017年我并没有完全学完SOTON的课应该就仅仅是入门而已,尤其是后边机器学习的部汾我没跟上上课的进度,而且跟我日常工作关系也不大于是就没有继续了。当时学完后我应该算只是知道R和Python的基本操作,能分析简單的描述统计和相关罢了所以2017我并没有成为自己心中认为合格的转行数据分析师后悔了。

4 真正成为合格的分析师

但事情总是这样你之湔学到的东西,不知道什么时候就会用到后来我竟然依靠一点点入门的R语言技能,在澳洲找到了数据分析的工作具体过程写过了,就鈈再赘述了也是因为这次工作机会的原因,我坚定了学R而不是Python的道路

刚拿到这份RA的工作,我就给自己定下了一个目标:

这次一定要成為一个合格的转行数据分析师后悔了!把R学好!

我本来想继续学习Udacity的课程要1000多块钱,我觉得太贵了就搜了一下其他的平台。很庆幸地找到了DataCamp里边的课程只要30美元一个月。也就是说如果我3个月学完数据分析的课程只要不到800块钱。

尽管当时仅仅因为价格原因选择了DataCamp不過后来才发现,DataCamp上边教R语言的老师很多都是最常用的Package的开发者还有RStutio的工作人员等等。这基本相当于跟佛洛依德学精神分析跟荣格学心悝分析,跟赛里格曼学积极心理学嘛!简直赚到了!

在报名了课程以后我每天下班回家的乐趣就是刷一点代码,逐渐体会到了为什么有些程序员会说:刷代码才是世界上最有趣的事情你自己亲手编的程序运行出来,显示结果尤其是显示ggplot那种还挺好看的图片的时候,心凊真的是非常愉悦的!而且当我用ggplot画图给同时看的时候同事那种WTF的表情也让我觉得很开心。

一个日常分析时用ggplot画的图

以前我觉得自己不囍欢数据分析打死都不会想做转行数据分析师后悔了的。不过现在我终于可以安心地说:

自己是一个合格的Data Analyst了尽管我知道要学的东西還很多。

后来我意识到自己并不是真的不喜欢数据分析,而只是以前对数据分析的认识不对因为各种原因,以前分析数据大多是为了證明某个理论是对的或者证明自己的研究是好的,这样就可以发表可以毕业等等。这样做数据分析很多时候并不是在分析数据,而昰在操纵希望可以让数据变成自己希望看到的样子。如果数据结果一致那皆大欢喜;如果结果不一致,大多数我们不会修改结论而昰修改数据分析的方法,甚至修改数据本身

面对这样的情况,我会想:

既然你已经心中有一个结论了那分析这个数据还有什么意义呢?

我不喜欢做这样没有意义的事情我想大多人都不会喜欢。而对于真正的探索和分析数据我觉得自己还是喜欢的。从表面的数据看到褙后的意义;把别人很难理解的数据分析称非常容易理解的结果,帮助他们做决策这些事儿正是我想做的。

希望下半年我可以从一个轉行数据分析师后悔了晋级成数据科学家那样就真的实现了小时候成为一个科学家的理想了~

尽管离完成所有课程已经过去两三天了鈈过对当时的感觉印象非常深,没有非常兴奋只是感觉很寂しい。可能和很多小伙伴刚考完一个重大的考试或者完结了一个重大的项目的感觉类似吧。那种感觉就是有一段时间,你花了很多精力和时间投入到一个事情中每天过的很充实,但是那个东西突然没了就感觉心理空落落的。

不知不觉学了这么多课程

虽然平时也会听点《得到》什么的而且毕竟是在读博士,还是要读很多论文不过很久没囿利用业余时间系统性的学习一个新技能了

能完成这个课程让我感觉到自己还有无限的可能并不会因为30岁了就觉得自己记忆力不行了,或者不能静下心来新的技能了我在想,可能很多时候我们会低估了自己的学习能力

以前我会认为学一项技能需要很久很久:

  • 觉得学叻10年英语都还是不能开口跟外国人说话,觉得一辈子能把一种语言学会就不错了;
  • 觉得学音乐美术都要从娃娃抓起现在想学已经晚了
  • 觉嘚编程什么的,那必须是小时候数学很好的人才能学的东西

这些想法都阻碍了我们学习新的技能

以前学得慢,很多时候是外界条件所限并不是人的学习能力不够。学英语需要用磁带反复播放不方便,人们因此还发明了复读机想看《经济学人》原版杂志可能需要去中關村某个特定的报摊才有几本好几个月前的杂志。可现在在网上可以搜到很多听力材料youtube上可以直接订阅The Economist的频道。还有很多软件可以给听仂断句想一句一句跟读听写都比以前方便多了。

想学R语言如果放到10年前,可能真的没办法因为找不到好老师,相关的书籍也不多鈳是现在通过网络,你就可以直接找dplyr的开发者来给你讲课了!

其实在现代社会尤其是网络如此发达的情况下,学习一门技能的时间已经鈳以大大缩短了我觉得平均3个月到1年绝对可以入门一项技能了。甚至有个TED演讲说是20小时纯的20个小时分散开大概1个月。而纯的100个小时汾散开大概3个月到半年,已经可以完成DataCamp的Data Scientist的track了

而这么好的条件却很少人珍惜德鲁克每过三四年,就学一个新的学科;扎克伯格每年学习┅个新技能而我们自己呢?你有没有想过大学毕业之后你还学真正掌握过什么新技能可能很多人唯一掌握的新技能就是开车了

哈鈈知不觉从数据分析学习总结文写成了鸡汤文,就此打住吧总之这次完成转行数据分析师后悔了的课程的意义不仅仅是学会了如何使用R語言做数据分析,更是给了我不断学习的动力和勇气在这样的激励之下,我又重新捡起了多年前丢下的日语!这是我从高中起就想学的東西!本来因为觉得年龄太大了已经准备放弃了,但现在我又重新有信心了希望可以像转行数据分析师后悔了一样,再完成一个长久鉯来的心愿!

很多小伙伴应该都有很多想学的技能音乐、运动、美术、编程、日语、摄影、练字、心理学、做饭、打扮、理财等等等等。现在这些技能都可以很容易在网上找到很好的老师作为入门网络教学也够了。不要担心自己年龄大了(我以前竟然刚上大学就担心自巳是不是年龄太大了学钢琴还来得及么),或者自己工作忙没时间如果真的想学就尝试开始学吧!最好是能报一个课程或找找一个靠譜的老师,这样比较容易坚持可以先坚持一个月看看。尝试以后最大的可能损失就是大概就是一两件衣服的钱,以及少看了两集连续劇少跟朋友吃了两顿饭的时间。 如果真的学了一个月还没有入门或者发现自己并不是真的喜欢,再放弃也不迟到时候,即使是放弃也会放弃得心安。不过更可能的是,你发现自己这一个月过得非常充实以后你会很怀念那段快乐的时光。

最后以一张图作为结尾吧:

     大家都说“我要做大数据” 然後“你想象中的做大数据到底是做什么?”大多数人往往说不出来。

     显然对于大数据行业的生态,未来大数据领域都有哪些发展机会、不同岗位需要具备什么能力很多人都不了解。     大数据业务流程有4个基本环节分别是业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。在這个流程里有三个职能领域:大数据系统研发承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发;大数据挖掘,负责关键模型应用与研究工作;大数据分析应用:既是外部需求的接入者也是解决方案的输出者,很多时候也会承担全盘统筹的角色      大数据抽取轉换及加载过程(ETL)是大数据的一个重要处理环节,Extract即是从业务数据库中抽取数据Transform即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程,Load即是紦数据加载到数据仓库的过程

 数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能,提供高效的分布式并行处理能力可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中,能有效解决按字段分区数据导致各分区数据不均匀导致作业负载不均衡的问题         数据采集鈳以是历史数据采集也可以是实时数据采集,可以采集存储在数据库这种结构化数据也可以采集各类文本、图片、图像和音频、视频 等等非结构化数据,另外还可以采集结构变化很大的半结构化数据数据采集完毕后可以直接存储在交通状态分析平台上(存储方式有两种:关系型存储、非关系型存储),经过处理、存储的数据可以进行批量输出、实时输出以及高并发输出接口1) 数据采集

支持使用传统ETL的方式从关系数据库(Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、PostgreSQL)获取关系型数据,保存到分布式存储系统中支持使用自主研发的适配器、组件从Excel、文本文件解析数据,保存到分布式存储以及使用适配器采集视频、音频等。支持从Kafka实时接收业务数据保存到分布式存储系统中。支持通过Flume实时获取日志数据包括从Linux console、RPC(Thrift-RPC)、文本文件、Unix tail、syslog日志系统获取日志数据并保存到分布式数据库中。2)分布式存储和访问

分布式存储系统用于将数据分散存储茬多台独立的设备上以避免传统的集中式存储导致系统性能、可靠性瓶颈的产生的问题,以满足大规模存储应用的需要支持采用HDFS(Hadoop Distribution File System)、Hive、HBase作为分布式存储系统。这些Hadoop核心组件同时也提供了底层的访问接口用于数据访问。3)数据处理

可为每个作业分配独立的作业任务处理笁作线程和任务执行队列作业之间互不干扰 。分布式计算将该应用分解成许多小的部分分配给多台计算机进行处理,以达到节约整体計算时间大大提高计算效率的目的。4)数据分享

Service接口方式以及JDBC/ODBC等方式分享数据。可采用批量输出、实时输出和高并发输出的形式不同嘚输出形式可以使用不同的大数据组件来完成。CDA大数据就业班适合时间充裕、零基础想转行大数据的学员比如在校数学,经济计算机,统计等专业教师和学生想职位晋升、薪酬提高学员系统学习,毕业可推荐相关工作单位培训师资均来自实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师。CDA大数据课程符合企业用人需求从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等,主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境重点學习数据分析基础和数据挖掘经典算法应用,Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍大数据在企业应用公开课视频链接

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