转岗数据分析从哪个岗位开始

1. 数据分析岗位前景如何

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。

通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

2. 工作两年，想转行做数据分析，不知道路怎样走

转行数据分析，和一个人的岗位没有多大联系，因为说到的是“转行”，就是从一个和数据分析相关性或交集程度很弱的行业，转到数据分析这个行业。如果你一开始就是做报表分析或产品市场分析，或者电商、金融行业的市场定位以及产品的分析设计等等，本身就是和数据分析打过交道的，那这不算是转行，顶多是提升或增值自己而已。
数据分析行业，一般来说，需要学到的主要是概率统计、Excel、SQL、python基础知识、Tableau、pandas包、SPSS软件、Power BI 、matplotlib包等，如果你学生时期是学习数理统计或计算机相关专业，那么相对来说你会学得比较容易上手，比较轻松一点。但这一切都是从过去的知识背景出发，不是全部，学习数据分析，兴趣、耐心和决心相辅相成，缺一不可，很多人一开始对数据分析还是很有兴趣的，但慢慢地就觉得数字很枯燥，坚持不下来，最后就不了了之了。
所以，如果你打算转行数据分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有风险的，谁都无法预测未来会变成什么样，但有时候人是需要一些果断的（不是冲动），想好了就不犹豫。

3. 从零开始学数据分析，什么程度可以找工作

今年初由于换工作的原因，意外的和曾经的一些同事有了联系，其中3个数据分析师都转成了数据产品经理，几乎没有纯粹做数据分析的同事了。数据分析师入门容易，但越到职业发展后期，对技能要求越高，学习成本陡增，身边一些数据分析师都在学习python，但真的能在实际工作中运用的机会很少，所以转向数据挖掘方向的难度很大。也许数据产品经理是很多数据分析师在工作几年后一个不错的选择。接触过各种数据分析师，数据专员，etl工程师，数据挖掘，数据科学家，数据运营，数据产品。看了其他人的答案，我觉得更偏向数据开发，或者数据挖掘，我来说下一般招聘网站里要求的数据分析师的情况吧。对数据分析师的要求和数据分析师所隶属的部门相关，数据分析师一般存在于三类部门：隶属于负责某一条产品线的业务部门，部门只有一个数据分析师，也可能叫数据专员，部门内的其他人是运营、产品，数据分析师的日常工作就是给领导或同事出各种数据报表，偶尔出个报告，只要熟练掌握excel和ppt即可，数据来自bi系统，或者提需求给技术部或数据部提取数据。统计学的知识用不上，因为你的领导和同事完全不懂，他们就是想看某个数据，需要你给出数据来证明他们产品改进或运营的效果，他们会根据经验来理解这些数据。这类数据分析师的工作比较机械重复，但对自己所属的产品线非常熟悉，适合刚毕业的。

4. 数据分析师是怎样的职业，零基础转行要从哪里开始入门，学什么课程

真正的数据分析师的核心课程是机器学习和深度学习，绝对不是Python开发或者Excel制表。

在你学习机器学习和深度学习的过程中，最重要的就是算法模型的训练。参加真正的数据分析师的培训有点类似于报了个奥数班。

所以要学这个需要强有力的理论知识作为支撑，比如说高数、离散、线代、数据结构、算法导论，概率论、统计学。

5. 什么岗位适合转行做数据分析

转行做数据分析师，和一个人的从事的岗位没有太大的关系，因为说到的是“转行”，就是从一个和数据分析相关性或交集程度很弱的行业，转到数据分析这个行业。

如果你现在的岗位是在做报表分析或产品市场分析，或者电商、金融行业的市场定位以及产品的分析设计等等，并没有直接和数据分析打交道，那这不算是转行，顶多是学习了一门新的技能，在原有的基础上，提升了自己的综合实力，为自己博得了增值的砝码。

如果你学生时期本身就是学习数理统计或计算机相关专业，那么恭喜你，相对来说你会学得比较容易上手，比较轻松一点。

不过，这只是简单的从过去的知识背景出发，但不能代表全部，学习数据分析时，学习者的兴趣、耐心和决心都是相辅相成，缺一不可，很多人一开始对数据分析非常的有兴趣，但在慢慢地学习过程中，却觉得数字过于枯燥，无法坚持不下来，最终就不了了之了，这样即使背景再强大也是于事无补的。

所以，如果你打算转行数据分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有风险的，谁都无法预测未来会变成什么样，但有时候人是需要一些果断的（不是冲动），想好了就不犹豫。

6. 转行大数据分析领域都有什么岗位

很多人看到了大数据行业的火热，以及大数据分析工作者的可观薪资，都想转行去从事大数据分析领域的岗位，但是他们对于大数据行业的职位并不是很了解，我们在这篇文章中给大家介绍一下大数据分析领域的岗位的实际情况，希望这篇文章能够给想转行大数据的朋友带来帮助。
其实大数据行业就业领域很广，不管什么性质的公司，只要你想长期发展，都会有一个大数据岗位。大数据岗位有很多，我们在这篇文章中重点给大家讲一讲Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师、大数据分析师。
首先说一说Hadoop开发工程师。Hadoop是一个分布式文件系统。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。如果接触大数据的话，肯定离不开Hadoop。
然后我们给大家说一下数据分析师。数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。数据分析师其实也是一个非常热门的职业，是一个非常高大上的职业。但是如果想成为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。这样才能够做好数据分析工作。
接着给大家说一下数据挖掘工程师。做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、概率论等知识。数据挖掘工程师经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。这样才能够成为一个合格的数据挖掘工程师。
然后给大家说一下大数据可视化工程师。就目前而言，随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。大数据可视化工程师都是幕后工作者，大数据的展现离不开他们。
最后就是大数据分析师了，说白了，大数据分析师就是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些都掌握的话，并且有一定的经验，那么待遇就不用担心。
我们在这篇文章中给大家介绍了五个大数据分析行业的职位，想必大家看了这篇文章之后对大数据行业的各个职业有了一定的了解了吧，希望各位朋友可以从自身因素和大环境出发，既要认清自己的能力和兴趣所在，也要看看自己当前所处城市对于大数据分析人才的需求，然后再做出更明智的决定。

7. 有人成功转行数据分析师岗位的吗

我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳 一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率。

8. 如何转行到数据分析师

近年来数据分析行业大火，人才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！
转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：
(1) Excel
零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。
数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。

9. 数据分析岗位有哪些

1、数据分析师

偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。

2、咨询顾问

面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)。

3、数据产品经理

一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

10. 转行数据分析岗位现阶段遇到的问题

“数据分析员”是一个总括术语。在许多情况下、市场调查分析员、定量分析师、业务分析员和类似的特定领域的职位都可以看到其影子。您还将看到与业务智能分析人员、数据仓库分析员和业务系统分析人员的大量工作交叉。