你的专业真的适合转行做数据分析师吗?

发布时间: 2021-01-19

最近很多小伙伴都来咨询往数据分析岗位转行的问题,我整理了一些共性的问题,在这里给各位处在迷茫期的小伙伴一些建议,5分钟能够读完,你将对数据分析领域有一个全新的认知,再做决定!

现在大家都对大数据和人工智能很感兴趣,从就业机会和未来发展视角来看的确是一片蓝海,感兴趣的小伙伴我也是十分推荐可以考虑转行进入该领域,未来中国的发展一定是数字化驱动,现在企业都在忙碌的进行数字化转型,靠数据驱动业务发展,那么未来的机遇会造就一大批人才,现在一线城市的数据人才供不应求,对于国内城市发展规律,未来十年,二三线城市会在北上广深杭等一线城市的影响下蓬勃发展,那么入行早就会给你提供机遇去二三线城市降维打击,突然你的生活就发生了翻天覆地的变化。所以数据分析未来的发展前景、就业情况等问题我给出肯定的建议:行业前景极好。

虽然发展前景良好,但是并不是适合所有人,甚至小伙伴们对数据分析的认知都不统一,招聘网上很多公司都招聘数据分析师,这是一个笼统性的称呼,如果你仔细看里面的工作内容和岗位职责你会发现各不相同。

数据分析我们大致可以分为两个方向:

一个是数据开发方向(偏技术),包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等。

一个是数据分析方向(偏业务),是通过数据发现业务问题,洞察商业机会点,贯穿整个企业的各部门,通过数据产生的价值驱动企业的发展。

无论是哪个方向,在招聘网上大多都是统称数据分析师。这两个方向,哪个是你感兴趣的呢?哪个适合转行呢?我将给出我的建议:

1、数据开发方向,相对门槛较高,而且很需要天赋,如果不是相关专业的小伙伴,我不建议向这个方向发展。比如算法工程师,在国内一般起点就是硕士,而且一般都是985的院校才有竞争力,因为算法工程师对数学的要求极高,一般的高校对数学方面的教学具有局限性,所以如果小伙伴们想往这个方向转行,我觉得难度极大,所以我不推荐。

2、数据分析方向,从门槛来说,分这个方向入行门槛是比较低的,因为不需要掌握过多的编程代码知识,python和SQL使用要求也并不高,只要能抓住重点去学就行,并不要求掌握过多工具能力,业务经验也是随着工作年限的积累越来越丰富,是个持续学习的过程,之前的行业工作经验都是加分项,这个比较适合转行,我比较推荐。

如果你是数学专业、计算机专业、统计学专业可以考虑往数据开发方向去转行。其余的专业的小伙伴就不要去考虑往数据开发方向转行了,直接考虑是否有机会转行到数据分析方向。我筛选了一些小伙伴们问的比较集中的问题,在这里给大家统一回答一下:

一、数据分析师学习难度大吗?

很多小伙伴都会问到我数据分析学起来难不难,很担心自己学不会,最终导致浪费了时间、浪费了精力、浪费了金钱。其实这个问题要考虑几个方面的因素:

1、首先是个人的学习能力,我觉得一般能够考上本科的学生都是具备一定的学习能力的,这是一个活到老学到老的行业,入行门槛真的不算高。

2、个人意愿,你要先确定你是不是很想转行,未来就业前景肯定是没问题的,但是你是否真的下定决心要转行了很重要,这决定着你的内在动力。

3、如何学习,这个问题不同的小伙伴,不同的专业,不同的工作经历可能方法会不同,我也经常的帮助很多小伙伴来解答类似问题,所以真的确定想转行的各位小伙伴可以联系我,相信专业的答疑会让您跑得更快一些。

二、什么样的专业适合转行?

开发方向我觉得不适合转行来做,压力太大了,风险也高。

如果是分析方向我觉得最好是本科或硕士学历,专科的话可能很多公司会设置门槛,但如果不考虑个人能力问题的话,专科也不是说就不能转,但专科的相对风险有点大,因为很有可能因为学历问题前期拿不到想要的工资。在专业方面其实不用考虑太多,因为我国从2016年才有相关的专业,之前很多做数据运营的岗位也都是统计学、计算机、信管专业的学生,只能说是相关专业,数据分析师不仅要会工具,也要学习一些商业业务方面的知识,要懂得如何结合,所以大家都是门外汉,只要你想转,找到高效的学习方式就行,树立信心是很重要的。

三、数据分析师有没有年龄限制?

如果是开发方向,可能会随着年龄的增大,家庭的琐事导致精力和集中度严重不足,网友们也经常热议35岁危机,但我个人觉得并不是那么的绝对,但的确年龄小是优势,年龄大了以后容易遇到瓶颈。

分析方向的话其实没有特定的年龄限制,我们行业内经常说的是越老越值钱,因为这是一个活到老学到老的行业,每一个垂直赛道都有里面特定的所谓行业规则,比如您是一个做了食品行业2年的数据分析师,那么相信你在这个行业可谓半个专家,因为食品有他自己的特殊调性,比如在做数据分析的时候要考虑食品安全食用周期,食品口味分类等等,同样的我是一个服装行业的数据分析,我在该领域做了5年,如果跨到食品行业去做依然要和你学习,因为服装行业可能更在意的是爆款预测,关键词搜索等等。所以每一个行业都有自己的调性,是一个可以终身学习的行业。

四、数据运营岗和BI报表岗与数据分析岗的不同是什么?

简单的来说,数据运营岗和BI报表的岗位再提升一个档次就是数据分析师了,有很多小伙伴一直在做BI报表,然后感觉自己是数据分析师了,其实差了不少,很多的数据运营岗很优秀的小伙伴如果不仅仅是局限在自己的业务里,多一些项目的经验,商业领域的知识有一个系统性的学习,加上工具的熟练掌握距离数据分析师就不远了。

、现在想转行到数据分析师该怎么做?

数据分析师是一个未来10年内都会很火爆的职业,想入行要以正确的姿势进入,从0开始学的话就要抓重点学,要懂得数据分析师的知识及技能框架,了解数据分析师的工作内容,先能上手,找到相关的工作,然后在工作以后持续学习成长。

选择入行方式有三种:

1、自学:自学对于有大量时间的小伙伴是可以的,比如没毕业的大学生,可以多去白嫖一些Python和SQL的工具课,等毕业以后先进入数据运营的岗位,慢慢了解业务知识,不断的去总结,等具备一定的项目经验了,了解业务的逻辑,具备多方向的思考维度以后就可以转行到数据分析师了。优点是节约成本,缺点是时间周期长。

2、线上学习:这个我很不推荐,因为线上也是学习工具课依然无法积累项目经验,即使有些培训机构说线上也可以做案例实验,那样的案例也不具备参考性,达不到学习要求,所以线上报班就能学工具课,工具课还报个线上班我觉得十分没必要,抛开学生自制力和线上沟通时效性不佳不说,线上的动手练习互动性也达不到要求,线上学习工具和自学没什么两样,还浪费成本,学习周期依然很长。

3、线下学习:这个很适合已经工作了的小伙伴,想迅速转行的小伙伴,线下的优点就是能够沉浸式学习,通过几个月的时间迅速入行,能够学习工具的同时也能通过做项目来积累项目经验,但是选择培训机构一定要擦亮自己的双眼,很多的培训机构看起来课程讲的很多,但是不适合转行的小伙伴去学,我们在选择课程的时候应该找适合自己的,快速达到入行要求的,能够胜任岗位的,毕竟早日进入数据分析师领域工作才是最重要的,千万不要相信内推,更不要踩招转培的大坑。

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