轉崗數據分析從哪個崗位開始

1. 數據分析崗位前景如何

隨著大數據技術在各行各業應用的越來越廣，數據驅動智能產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，數據分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做數據分析，因為大家不僅看到的是未來數據分析的發展前景，而且數據分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而數據分析師，在大數據時代，迎來了黃金就業期。

通過搜索BOSS直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個數據分析師職位空缺，其中絕大部分是互聯網行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多數據分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘JD中，給出「具備數據分析能力」這樣的招聘條件。
2019年全國大數據人才需求是2015年的12倍，從數據可以看出，2020年乃至未來，數據分析師將是職業發展的一個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、用戶研究等，都試圖從各種繁雜數據中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。

2. 工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走

轉行數據分析，和一個人的崗位沒有多大聯系，因為說到的是「轉行」，就是從一個和數據分析相關性或交集程度很弱的行業，轉到數據分析這個行業。如果你一開始就是做報表分析或產品市場分析，或者電商、金融行業的市場定位以及產品的分析設計等等，本身就是和數據分析打過交道的，那這不算是轉行，頂多是提升或增值自己而已。
數據分析行業，一般來說，需要學到的主要是概率統計、Excel、SQL、python基礎知識、Tableau、pandas包、SPSS軟體、Power BI 、matplotlib包等，如果你學生時期是學習數理統計或計算機相關專業，那麼相對來說你會學得比較容易上手，比較輕松一點。但這一切都是從過去的知識背景出發，不是全部，學習數據分析，興趣、耐心和決心相輔相成，缺一不可，很多人一開始對數據分析還是很有興趣的，但慢慢地就覺得數字很枯燥，堅持不下來，最後就不了了之了。
所以，如果你打算轉行數據分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有風險的，誰都無法預測未來會變成什麼樣，但有時候人是需要一些果斷的（不是沖動），想好了就不猶豫。

3. 從零開始學數據分析，什麼程度可以找工作

今年初由於換工作的原因，意外的和曾經的一些同事有了聯系，其中3個數據分析師都轉成了數據產品經理，幾乎沒有純粹做數據分析的同事了。數據分析師入門容易，但越到職業發展後期，對技能要求越高，學習成本陡增，身邊一些數據分析師都在學習python，但真的能在實際工作中運用的機會很少，所以轉向數據挖掘方向的難度很大。也許數據產品經理是很多數據分析師在工作幾年後一個不錯的選擇。接觸過各種數據分析師，數據專員，etl工程師，數據挖掘，數據科學家，數據運營，數據產品。看了其他人的答案，我覺得更偏向數據開發，或者數據挖掘，我來說下一般招聘網站里要求的數據分析師的情況吧。對數據分析師的要求和數據分析師所隸屬的部門相關，數據分析師一般存在於三類部門：隸屬於負責某一條產品線的業務部門，部門只有一個數據分析師，也可能叫數據專員，部門內的其他人是運營、產品，數據分析師的日常工作就是給領導或同事出各種數據報表，偶爾出個報告，只要熟練掌握excel和ppt即可，數據來自bi系統，或者提需求給技術部或數據部提取數據。統計學的知識用不上，因為你的領導和同事完全不懂，他們就是想看某個數據，需要你給出數據來證明他們產品改進或運營的效果，他們會根據經驗來理解這些數據。這類數據分析師的工作比較機械重復，但對自己所屬的產品線非常熟悉，適合剛畢業的。

4. 數據分析師是怎樣的職業，零基礎轉行要從哪裡開始入門，學什麼課程

真正的數據分析師的核心課程是機器學習和深度學習，絕對不是Python開發或者Excel製表。

在你學習機器學習和深度學習的過程中，最重要的就是演算法模型的訓練。參加真正的數據分析師的培訓有點類似於報了個奧數班。

所以要學這個需要強有力的理論知識作為支撐，比如說高數、離散、線代、數據結構、演算法導論，概率論、統計學。

5. 什麼崗位適合轉行做數據分析

轉行做數據分析師，和一個人的從事的崗位沒有太大的關系，因為說到的是「轉行」，就是從一個和數據分析相關性或交集程度很弱的行業，轉到數據分析這個行業。

如果你現在的崗位是在做報表分析或產品市場分析，或者電商、金融行業的市場定位以及產品的分析設計等等，並沒有直接和數據分析打交道，那這不算是轉行，頂多是學習了一門新的技能，在原有的基礎上，提升了自己的綜合實力，為自己博得了增值的砝碼。

如果你學生時期本身就是學習數理統計或計算機相關專業，那麼恭喜你，相對來說你會學得比較容易上手，比較輕松一點。

不過，這只是簡單的從過去的知識背景出發，但不能代表全部，學習數據分析時，學習者的興趣、耐心和決心都是相輔相成，缺一不可，很多人一開始對數據分析非常的有興趣，但在慢慢地學習過程中，卻覺得數字過於枯燥，無法堅持不下來，最終就不了了之了，這樣即使背景再強大也是於事無補的。

所以，如果你打算轉行數據分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有風險的，誰都無法預測未來會變成什麼樣，但有時候人是需要一些果斷的（不是沖動），想好了就不猶豫。

6. 轉行大數據分析領域都有什麼崗位

很多人看到了大數據行業的火熱，以及大數據分析工作者的可觀薪資，都想轉行去從事大數據分析領域的崗位，但是他們對於大數據行業的職位並不是很了解，我們在這篇文章中給大家介紹一下大數據分析領域的崗位的實際情況，希望這篇文章能夠給想轉行大數據的朋友帶來幫助。
其實大數據行業就業領域很廣，不管什麼性質的公司，只要你想長期發展，都會有一個大數據崗位。大數據崗位有很多，我們在這篇文章中重點給大家講一講Hadoop開發工程師、數據分析師、數據挖掘工程師、大數據可視化工程師、大數據分析師。
首先說一說Hadoop開發工程師。Hadoop是一個分布式文件系統。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。如果接觸大數據的話，肯定離不開Hadoop。
然後我們給大家說一下數據分析師。數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。數據分析師其實也是一個非常熱門的職業，是一個非常高大上的職業。但是如果想成為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。這樣才能夠做好數據分析工作。
接著給大家說一下數據挖掘工程師。做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、概率論等知識。數據挖掘工程師經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。這樣才能夠成為一個合格的數據挖掘工程師。
然後給大家說一下大數據可視化工程師。就目前而言，隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。大數據可視化工程師都是幕後工作者，大數據的展現離不開他們。
最後就是大數據分析師了，說白了，大數據分析師就是集Hadoop開發工程師和數據分析師、數據挖掘工程師為一體大才能人才。如果這些都掌握的話，並且有一定的經驗，那麼待遇就不用擔心。
我們在這篇文章中給大家介紹了五個大數據分析行業的職位，想必大家看了這篇文章之後對大數據行業的各個職業有了一定的了解了吧，希望各位朋友可以從自身因素和大環境出發，既要認清自己的能力和興趣所在，也要看看自己當前所處城市對於大數據分析人才的需求，然後再做出更明智的決定。

7. 有人成功轉行數據分析師崗位的嗎

我們在生活中，會經常聽說兩種推理模式，一種是歸納 一種是演繹，這兩種思維模式能夠幫助數據分析師完成原始的業務邏輯積累，在此基礎上快速定位業務問題，提升分析效率。

8. 如何轉行到數據分析師

近年來數據分析行業大火，人才緊缺，就業前景好，薪資高！職業發展廣，起點好！
轉行數據分析師需要的技能大致分為六個模塊：
(1) Excel
零基礎學數據分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數據量企業用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，你首先要解決的問題就是你要有數據來做分析。通常企業都會有自己的資料庫，數據分析師首先得根據業務需要知道自己要從企業資料庫中提取哪些數據。
(3) Python
Python的基礎對於數據分析師而言是非常重要的。對於十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。
(4) BI商業智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然後得出很多指標圖。它是一個大屏的看板。有了這個看板，領導層在監控企業業務方面就有了非常直觀的數據，以供他們及時做出決策調整。數據分析師需要做的是快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。
(5) 數理統計與數據運營
數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。
數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。對於想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然後運用同比和環比兩種數據分析方式。
(6) 機器學習
最後一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是演算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據演算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對於商業世界是有著極大變現意義的。

9. 數據分析崗位有哪些

1、數據分析師

偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等。

2、咨詢顧問

面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)。

3、數據產品經理

一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作。

10. 轉行數據分析崗位現階段遇到的問題

「數據分析員」是一個總括術語。在許多情況下、市場調查分析員、定量分析師、業務分析員和類似的特定領域的職位都可以看到其影子。您還將看到與業務智能分析人員、數據倉庫分析員和業務系統分析人員的大量工作交叉。