本科生学数据分析转行，能学会吗？
当然可以，大专及以上都可以学习数据分析转行，本科学历学习更有优势。数据分析职业对于学历方面还是比较看重的，同样技能情况下，学历越高，入行薪资起点也会高个至少一两千；入行以后的升职加薪就看个人的能力了，学历的影响就很小了。所以本科生，再加上技能过关，新手入行基本能拿到8K及以上的待遇。
不过数据分析依然是看技术的职业，所以学会数据分析很重要，需要一定的学习技巧和足够的项目实操，尤其是对于分析思维、分析能力的培养。最好的学习方式就是跟着专业的人一起学习练习，传授更多的分析经验和方法给你，尤其是有企业一线工作经验的老师。
需要注意的是，数据分析也只是工具，要想有长远的职业发展，更多需要你个人能力的提升，尤其是业务能力的积累。如果你是零基础想转行，需要花3、4个月左右才能掌握好数据分析的基本技能，满足岗位要求；如果有一定的基本，学习时间会少一些，2、3个月学会的案例也是有的。通过培训班，能让你更好更快的掌握数据分析技能，顺利入行。
数据分析是一门需要专业知识和技能的学科，但是如果你有兴趣并且愿意花时间学习，你是有可能学会的。如果想成为一名合格的数据分析师，你需要掌握以下这些常规技能：
①数据分析的基础知识，例如统计学、数据结构和算法等；
②需要学习如何使用一些流行的数据分析工具，例如Excel、power BI、Python和MySQL等。如果你对于编程和数据可视化有兴趣，你还可以学习如何使用这些工具进行编程；
③掌握常用的数据分析方法，比如逻辑树分析法、对比分析法、漏斗分析法、回归分析法、AARRR模型等；熟悉数据分析报告的写作结构，金字塔原理、MECE、SCOA以及5W2H方法等；
④积极参与项目实训，通过社招入行，对于项目经验是有一定的要求的；所以一定要多做项目实操，积累经验，提升竞争力。
数据分析的学习技巧
①培养数据思维。工具可以通过多练习掌握，但思维就需要运用到各种分析逻辑和分析技巧，从数据中发现规律和趋势；需要学会用数据说话，用数据语言来表达和交流思想，而不是仅仅停留在数据的表面。
②多做项目，积累经验。数据分析需要不断实践，通过实践来巩固和提高自己的技能。可以通过处理真实的数据集来练习，也可以参加一些数据分析项目、比赛来锻炼自己的能力。
③不断学习和更新知识。数据分析是一个不断更新和发展的领域，需要不断学习新的技术和工具。可以关注一些技术论坛、博文等，了解最新的研究成果和趋势。同时也需要关注行业动态和趋势，及时掌握新的知识和技能。
④学会交流沟通能力和团队协作。数据分析工作需要结合业务才能体现价值，就需要与其他人合作，例如与业务人员、产品经理、公司决策层等人员进行交流和合作，以便更好地理解业务需求和给出更有针对性的数据分析报告。
学会数据分析的前期准备
确定职业兴趣：对于IT职业而言，兴趣还是很重要的，才能保证入行以后能够坚持学习。你需要确定你是否对数据分析感兴趣，是否看好数据分析的发展前景；有兴趣才能坚持学习，在技术上或者职位上有突破。
制定职业目标：确定你想要从事的职业，比如数据分析工程师，那么再针对性的学习相关的技术重点，满足岗位的普遍技术要求，软实力要求等。
成本投入：数据分析需要花费一定的时间和精力来学习和实践，一般都要3个月左右的时间，其次还需要为知识付费，不管你是选择自学还是报班都有费用存在。
选择适合自己的学习方式：对于数据分析学习而言，需要有经验的专业人士引导学习，传授分析经验和技巧，能接触到更多类型的项目案例。如果条件允许建议选择报班，进行系统化的学习，更节约时间成本，就业能力方面更有保障。自学也是可以的，看个人的选择。
数据分析的优势和劣势
数据分析职业的出现，让企业更好的理解业务，能更好的优化业务，提高工作效率；能及时理解市场变化，帮助决策层及时调整策略，适应市场变化；发现新的市场机会，提前布局。
数据分析也有劣势，分析的结果需要准确可靠，否则会对决策和业务产生误导；数据量通常是几十上百万条，分析的过程存在复杂性和风险；分析岗位需要掌握多种技能，并且招聘岗位多位于一线城市，需求相对集中。
总结
数据分析有优势也有一定的劣势，但是在职业前景和需求方面，目前依然是值得选择的IT职业。掌握一定的学习方法和技巧，也能顺利的掌握好这门技能，能够顺利如何就业。需要注意的是入行以后还需要你继续学习，数据分析技能的深研突破都是在实际的工作中才能实现的。如果对数据分析还有想了解的，可以私我哦~~
本科生学数据分析转行，能学会吗？相关推荐
- 工作两年了，不想做客服，转行学数据分析改变未来！
不想做客服,转行学数据分析改变未来! 从今年开年以来,已经接触了很多转行人群的课程咨询,其中比较有代表性的原职业就是客服,听到对职业的抱怨大多是:工作辛苦,待遇又低,又没前途,做得时间再长也只能做到部 ...
- 《动手学数据分析》开源教程完整发布！
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货 作者:陈安东,湖南大学,Datawhale成员 1. 开源初衷 对于任何 ...
- 【资源】《动手学数据分析》开源教程完整发布！
作者:陈安东,湖南大学,Datawhale成员 1. 开源初衷 对于任何一个将来要实际运用的技能,通过实战,自己亲自将一行行代码敲出来,然后达到自己想要的效果,这个过程是最好的学习方式. 最开始接触了 ...
- 干货 | 想学数据分析不知道该读什么书、从哪本读，翻遍专业知识类网站最全的整理！
作为一名工作两年的产品新人,想学一些数据分析的知识,推荐的书多又杂,并且没有一个阅读顺序,实在是不知道该怎么办才好. 整理了各大网站关于学习数据分析的文章,整理如下,希望把这篇文章分享给处于和我一样想 ...
- 【Datawhale】动手学数据分析
动手学数据分析 第一章:数据载入及初步观察 载入数据 任务一:导入numpy和pandas import numpy as np import pandas as pd 任务二:载入数据 train_ ...
- Datawhale动手学数据分析打卡
1.1 第一章:数据载入及初步观察 1.1.1 任务一:导入numpy和pandas import numpy as np import pandas as pd 1.1.2 任务二:载入数据 (1) ...
- Datawhale分组学习—动手学数据分析（五）
Datawhale分组学习-动手学数据分析(五)主要是做数据建模以及模型评估.模型搭建部分:1)切分数据集为训练集和测试集:2)搭建逻辑回归模型或随机森林模型完成分类任务,通过不断调参来优化模型.模型 ...
- 动手学数据分析（一）- 数据加载及探索性数据分析
1 初心 本系列笔记用于记录自己第一次参加Datawhale的组队学习.自己马上开启研究生学习生涯,因此熟练掌握数据分析这一重要技能对未来的学习能够提供很大的帮助,Datawhale团队在项目初衷里说 ...
- 数据分析师怎么样？我们为什么要学数据分析？
如今,几乎每个企业都朝着数据驱动型企业转变,这也意味着他们需要更多专业的人才,来收集更多相关企业的客户.市场及业务流程的数据. 那数据分析师怎么样?我们为什么要学数据分析?下面我们就来说说. 什么是大 ...
最新文章
- React Native常用组件之ListView
- The Six Best Practices（1~3）
- 关于Synchronized研伸扩展
- python循环语句-python循环语句
- python-jsonrpc框架实现JsonRPC协议的web服务
- 数据库为什么使用B+树而不是B树
- linux下的strerror和perror
- ArcGIS Engine 编辑介绍
- Go基础编程：Go语言介绍
- go build编译不同环境
- 汉诺塔问题的核心除了递归还有坐标系变换
- 12个必备的JavaScript装逼技巧
- 清空文件夹，或删除文件夹
- 从未在一起更让人遗憾_科比生涯4大遗憾，只有1个MVP，错过保罗，跟腱撕裂再无传奇...
- 鸿蒙电视应用市场,任正非：鸿蒙系统已上线，未来将被应用到手机、平板、电视系列产品上...
- mac 上mysql怎么卸载不了_mac上mysql怎么卸载不了
- cloudera-scm-agent 已死，但 pid 文件存在
- java html模板_Java实现静态页面模板替换内容代码
- 2016.2.14-2016.2.21 中大信（北京）工程造价咨询有限公司实习有感
- 手把手教你写电商爬虫-第五课 京东商品评论爬虫 一起来对付反爬虫