Date数据分析师的发展路线！

从事数据分析相关工作，按职业发展方向大致分为两类。

【1】业务路线：业务分析——数据分析师——部门leader——管理高层
一般在大中型企业为业务持续增长带来价值，比如提高利润，降低成本，降低风险等。
【2】技术路线：数据分析专员——高级数据分析师
一般为IT公司，创业型公司。主要从事大数据挖掘，java，人工智能等方面。

目前国内外数据分析师处于蓝海行业，并且门槛偏低（没有硬性学历要求）。如果有意向从事相关岗位，建议给自己制定一条成长路线，并践行下去，相信能更容易拿到心仪的公司offer。

★当然你是转码或小白，没有工作经验根本不是大问题，这里比较推荐从这三个方向短时间内“恶补”起来。

1、数据分析基础知识——【0基础学习周期：14周】
2、编程算法基础——【0基础学习周期：4周】
3、了解大厂最新面经——【写在文末】

一、 数据分析基础知识——14周从0到1，实战4个模型+3个项目+A/Btest

推荐人群：小白，转码
学习难度：★★☆☆☆

关于数据分析的编程语言主要有Python和R语言。R倾向于统计分析、绘图等。更建议找工作的同学选择Python，因为Python是面向未来的语言，无论从流通性、可用性以及学习难度来说，Python都是最好的入门语言。

学习Python数据分析，入门很推荐《数据分析就业班》，课程在北美已经帮助1500+学员拿到谷歌，亚麻等大厂offer，口碑很高。

主要由国外藤校硕士毕业，有着10年+Oracle亚太区数据分析经历的大厂面试官清风老师授课，老师经常在群里做面试答疑，分享DS面试考点。

在答疑过程中分享的经验，已经远超过了数据分析本身要用到的技能和工具的价值。等于是在帮学员划面试重点，提前拿到大厂的“入场券”。

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（注册就能免费试听前几节内容了，老师讲的很基础全面，还有最新面经资料可以领取~）

DS是Tech岗里，对零基础转码选手最友好的了。《数据分析就业班》全程保姆级教学，从python基础、函数、变量名这些开始学起，没有任何理解门槛，人人都能轻松学习。

老师把SQL基础知识、配置安装Tableau，到数据查询、清洗、可视化、结果分析等一系列流程都讲的明明白白，完全不用担心听不懂的问题！

课程都是按知识点、难易程度分专题讲解的，层层递进，理解起来也相对容易，每个专题有什么不理解的地方还可以在群里和老师同学互动，让学习变得更轻松。

并且，老师每周都会留课堂作业，讲完知识点同步巩固练习，把这些作业写进简历后，还可以当成项目经验来用，让面试官眼前一亮！

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总之，如果你有计划从事数据分析工作，对于基础薄弱的同学，很推荐你们从这门课开始，系统的建立知识体系，早日拿到心仪的offer。

二、编程算法基础——Python/Java 双语教学，5周时间从0到1

推荐人群：算法基础薄弱
学习难度：★★★☆☆

对于0基础同学，我的建议是直接找一个专业的机构系统学起来，这样的好处在于少走弯路，节省时间成本。其次是更有助于前期知识体系的梳理，打好理论基础。

这里推荐你们听一下业内好评颇高的张三疯老师专为0基础小白开设的《九章算法基础班Python+Java》，这门课的优点在于没有任何门槛，就算你是非CS专业不会写代码，理解起来也毫无压力。

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这个算法班是北大名校工程师专为没有基础的小白提供的在线互动课程，从语法一直讲到算法和数据结构，快速帮你补足算法底层逻辑。

0基础转CS如何准备?怎么系统学习Python？数据结构的概念？什么是函数？什么是for循环，什么是面型对象？这些基础知识在这里都能学到！

我还特意问了一个程序员朋友，说这个课程老师讲的很专业细致，基础的知识点讲的很透彻，口碑在圈内不错。

学习编程单听课是很难实现的，亲身练习是必不可少的。这里的老师首先会为你一步步讲解基础知识+算法思路，然后实操起来学习伪代码，并教你学会输出真代码，让理解变得轻松许多。

★举个课程的例子：

题目是这样的：给一个整数数组nums，将该数组升序排列。

但是，考虑到小白的算法思路总是很模糊，老师会先用伪代码讲一遍思路，方便我们理解。

教我们明白逻辑思路，了解题目要考察我们什么知识点，循序渐进的从理解到操作，再用coding的形式表示出来，可以说是手把手教我们入门了。

我们刚开始学习，建议就老老实实根据上面这样的“理清思路→伪代码→输出code”流程多走几遍，慢慢就能熟练上手了。

这个过程需要我们多看老师互动讲解分析，加以同步练习，相信不久我们就能掌握算法基础，达到代码运行逻辑和实现细节，就可以直接上手coding了。

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这门视频课程我已经推荐给很多同学了，大家反馈都很不错，老师讲的很容易理解，每天坚持学习4小时，一个多月差不多就能入门编程了，想入门算法编程的很推荐学起来。

写在最后——数据分析师面经分享

1、 自我介绍

这一部分主要是介绍自己的学校，专业，之前的工作经历和工作内容。重点是突出你的核心能力， 为什么适合做数据分析， 你在数据分析上有什么特别的优势， 如果有完整的数据驱动的项目在这个环节可以提一下。

2、 简历项目

简历中的项目经历基本是必问的。回答的时候主要按照以下的思路来:
项目背景， 这个项目的目标是什么，为了提升什么，优化什么
项目的方法和手段： 这个项目用了什么样的数据分析方法，比如运用了magic number方法具体的方法的原理以及应用的过程，用了什么工具，比如python，R， SQL等
项目的过程: 用了这个方法解决了什么样的问题， 比如运用上述的magic number 方法解决了留存的问题。
项目的结论: 结果的提升，比如 留存率提升了30%。

3、数据分析工具

常见的数据分析工具考察， 一般会根据你使用的工具进行询问。 常见的就是sql 是必须的编程语言， sql 考察如何进行 取数以及基础的数据处理
python 考察的主要是python 的基础的语法以及对数据处理的能力，涉及到python pandas, numpy的基础语法以及处理数据的例子