数据分析师有前途吗?工资高不高?入账难吗?话不多说,先晒薪资:坐标武汉,月薪23k。

什么是数据分析师?

现在数据分析师其实很杂,不同企业对数据分析师有不同的定位,但大概总结一下的话,是可以分为两种:
偏技术型数据分析师
偏业务性数据分析师
技术型分析师更接近于数据挖掘工程师、算法工程师、大数据工程师这种概念,一般来说是需要比较好的数据结构知识和算法知识,对于非计算机专业的同学,转型会有一定难度。第二种就是偏业务型的数据分析师,也是市面上岗位最多的数据分析师,这种分析师的门槛会相对比较低一点,但做不好的话,很有可能就变成报表分析师,提数分析师。不过毕竟门槛还是比较低的,对于想转型的同学,业务型数据分析师会更加友好一些
明确了转型方向后,对于从零转型的同学来说,会有两个比较迫切的问题,我该从什么地方下手和我简历上啥都没有怎么办。对于第一个问题,我列了一个我认为的业务型数据分析师所需要的能力矩阵,再针对性准备,简单来说主要包括这几个层面:

基本工具

数据分析师三板斧:Excel、SQL、Python
Excel、SQL、python是数据分析师必知必会的3个基本工具,下面我们一个个来看:

Excel

对于Excel的学习,如果你的意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话,建议大家不需要花费太多时间在excel上,我个人是几乎没花什么时间在excel上,主要的是要掌握vlookup、透视表和一些常用图表,不会的函数就直接百度。

SQL

核心!sql一定要熟,笔试基本必考,面试时候大概率让你手撕sql,写不出的话很容易凉凉。对于sql的学习,完全没有基础的同学可以先看这本《sql必知必会》,了解sql的一些基本知识,增改删查,主要看查询的部分。

看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解,但如果不多练习的话,面试手写sql的那种场景,脑子很容易宕机,在这里强推几个练习网站。

1. 牛客网编程
数据库SQL实战_牛客网www.nowcoder.com
牛客网在线编程,强力推荐,可以自动批改sql正误,纯中文,还有题目讲解,这个题库我刷了2遍

2.Leetcode
LeetCode - The World’s Leading Online Programming Learning Platformleetcode.com
也是一个比较知名的网站了,学计算机的可能都知道。英文的代码在线练习网站,但今天看了一下发现有中文了,但是很多题目都变成了收费题目,牛客网刷完感觉不够的话可以再来这看看

总结一下:对于sql的掌握就是看书了解基础,多刷题巩固,在面试中一般问题不大,当然也不排除有一些变态sql笔试题,这种就看缘分了。

Python

相对上面两个工具,python的学习难度会稍微大一些。python能干很多事,对于数据分析师来说,主要应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括pandas numpy 和机器学习库sklearn等,有同学可能会问业务型数据分析师也需要会算法吗?答案是虽然不是必须项,但是加分项,尤其是在从零转型情况下,是增加自己份量的一个筹码。
那么怎么练习python呢,在这里推荐一个可能很多人都知道的数据竞赛平台,没错就是kaggle,相信不少人都看过泰坦尼克号生存预测这个项目,这个项目的来源就是kaggle。在kaggle上打比赛,既能让你练习python,又能让你有一些项目可以放到简历上,一举两得。
Kaggle Competitionswww.kaggle.com
入门的话可以先从泰坦尼克或者房价预测入手,但放到简历上的话,建议大家挑几个正式的比赛去做一下,这两个项目过于泛滥,含金量比较低了。

理论知识
统计学和机器学习两手都要抓、两手都要硬
理论知识这块,数据分析师最需要掌握知识是统计学和机器学习相关知识,但掌握到什么程度、掌握哪些领域,还是有些门道。

统计学
如果不是统计学专业的同学,一般面试官心里都有数,不会问你很难的问题,基本属于大学统计学范畴。对于统计学基础不怎么好,或者已经忘干净的同学,可以看网易公开课里可汗学院的课程恶补一下,我在准备的时候复习了一遍,感觉效果不错,捡回了不少遗忘的知识。如果说没有时间看完全部课程,应该重点掌握哪块知识呢?假设检验,假设检验,假设检验,重要的事情说3遍,假设检验绝对是面试中统计学最高频的问题,和以后的工作也会最息息相关(a/b test)。
网易公开课open.163.com

机器学习
机器学习相关的知识学习成本会比较高,对某些同学来说可能会有一定难度,但对于业务型数据分析师来说,一般不会要求你去推导算法公式,能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。
在机器学习这一块,我的学习路径是这样的:
• 视频课程
首先入门强推吴恩达大牛的coursera机器学习课!!千万别花钱报班了,入门看这个就够了!
吴恩达机器学习www.coursera.org

看完觉得不过瘾想要进阶的话,可以继续看吴恩达大牛斯坦福大学的公开课,难度会比coursera上的课程更高一些,对于可以翻墙的同学,可以去youtube上找台湾国立大学林轩田老师的《机器学习基石》和《机器学习技法》,难度会再高一些。我当时是连续刷完了这3门课程,虽然刷完之后部分知识还是有理解不够深入的情况,但应付面试已经差不多了。
网易公开课open.163.com
youtube机器学习课程
python数据分析与挖掘学习材料:https://mall.csdn.net/item/85474

• 书籍
阅读书籍可以帮助你更好的把知识沉淀下来,除了上面视频课程之外,我还刷了2本书籍。第一本是西瓜书,第二本书是李航的统计学习方法,这两本就不用多说了,经典读物。内容可以挑着看,主要看一下常用的机器学习模型,svm、随机森林之类的。

数据分析项目实战

kaggle打的好,工作也好找。如果你已经学完了上面的python和机器学习课程的话,就可以进入实战阶段了,最好的选择是去打比赛,既可以巩固学到的知识同时又可以解决简历中没有相关项目的问题。
打比赛和真实的数据分析工作其实非常接近,对于大部分常规数据科学比赛而言(比如泰坦尼克号/房价预测这种),大部分人的模型最后其实都大差不差,lgb/xgb搞一搞,再做个模型融合,决定成绩好坏的关键往往是在特征工程上,有时候一个magic feature就能让你的排名上升数百名。magic feature从何而来?是来自你对比赛业务的理解,只有你真正理解了业务,才能构思出好的特征,从而取得好的名次,这个业务型数据分析师的本质也是相通的,理解业务,改进业务。
下面推荐几个常见的数据科学比赛平台:

1. Kaggle

首推,强烈推荐!kaggle的优势不仅在于比赛众多,更重要的是里面会有很多选手分享他们的思路和代码,是分享做的最好的一个平台,我的python和数据挖掘基本就是从kaggle练起来的。

2. 阿里天池

国内最有牌面的数据比赛平台,如果你能在阿里天池拿一个不错的名次,含金量就相当高了,但是难度很大,对于转型的同学基本不太可能,可以看看新人赛和一些分享之类的。

3.DataFountain

某数据比赛平台,难度相对天池会低一些,且比赛内容对于国内hr来说,可能会更熟悉一些。

数据分析思维

没有比这个更重要的能力了
分析思维是数据分析师最最核心的竞争力,上面所学习的python、sql、机器学习知识等都是在工具层面,要想使用好他们,还需要分析思维的驾驭。在面试中,对分析思维的考察也是相当重要的一环。
对于分析思维的学习,建议新人也是从读书开始,我看过的且比较推荐的书包括:
• 数据分析类
《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》、《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》
• 产品思维类,如果是想要从事互联网行业的数据分析师的话,产品思维也是必须要具备的,面试考察点之一
《从点子到产品:产品经理的价值观与方法论》、《俞军产品方法论》、《产品思维》
• 逻辑思维类:在面试中逻辑清晰的回答面试官的问题,会为你大大的加分
《金字塔原理》、《学会提问》、《麦肯锡思维》
看完这些书,我相信你已经具备了基本的数据分析思维。但书中的知识和实际工作毕竟还是有一些差距,在这里我结合我的工作经验,给大家列几个数据分析师真实工作场景中常遇到的问题,问题会比较偏向互联网行业,其他行业的同学可以作为参考。

1、假设抖音的人均活跃时长下降了,你该如何分析这个问题?
2、网易云音乐之前有一个每天给你推10首歌的功能,如果让你设计指标来衡量这个功能的效果,你会设计哪些指标?
3、很多信息流app在新用户第一次注册时,都会让他们去选择兴趣标签,如果想让你做这个功能的专题分析,你会怎么设计你的报告框架?

如何让简历变得更具竞争力

要善于包装!!!
假设你已经学习完了上面所有的事情,但如果简历写得不好,可能投递后依旧会得不到任何回复。
简历有两个注意的点,第一点是简历要突出和数据分析相关的内容,仔细挖掘你的工作经历,把和数据分析相关的放大,不要写无关的工作内容,同时用一些比较专业的词汇,让你的简历尽可能看起来专业。第二点是要有框架感,语言组织要有逻辑,不要东一句西一句,数据分析对逻辑思维能力会看的比较重,如果你的简历看起来混乱而无逻辑,简历关可能就被直接pass。

最后,希望大家都能找到理想的工作。再打个小广告,对数据分析感兴趣的同学,可以加我QQ:1294141271。本人百度云盘会定期更新一些数据分析知识、分析实战项目等学习材料(非免费资源,请谅解!),不过相信能对想要学习数据分析知识的同学有所帮助!

最后的最后晒一下今年年初拒掉的offer,坐标武汉,目前个人月薪22k。感谢数据分析学习让我们相遇,qq:1294141271。


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