轉行數據分析師后悔了？
轉行這個詞，一直是職場上的熱門話題，相信很多朋友都想過或者已經經歷過轉行。就業是我們生存乃至人生的主要收入來源，誰都想擁有一份高薪而穩定的工作，以此來改善自己的生活，實現大大小小的夢想！但是又擔心轉行后的工作待遇達不到自己的期望，擔心很多。接下來就由小編為您介紹轉行數據分析師后悔了？
轉行數據分析師后悔了？
在大數據時代，人工智能風潮中，相信有很多對數據分析師或大數據分析師十分感興趣，躍躍欲試，想要轉一轉的朋友，但面對整個社會，最不缺的其實就是人才，對于是否轉行數據分析，對于能否勇敢一次跳出困境的人來說，其實最不缺的就是人才，對于數據分析師和大數據分析員都十分感興趣、躍躍欲試的朋友！很多決定畢竟很多，一旦做出，就難以回頭。但是，如果你已經轉到了數據分析的領域，不要后悔，如何出類拔萃才是關鍵。以下對希望轉而進行數據分析的零基礎小白們，對于進入數據分析行業需要學習什么、數據分析業的薪酬待遇如何、如何更好地掌握數據分析領域的技能，都顯得很茫然。所以本文給出了一些建議，針對那些想轉行數據分析行列，又是零基礎轉行的小伙伴們，希望你能有所裨益，也希望你將來學有所成，不后悔，更不灰心！
一、知識儲備
作為一門交叉學科，數據分析需要多方面的知識。
1)數學和統計學基礎：
“數據分析”就是用統計方法和分析工具對大量數據進行分析，挖掘其潛在的規律和價值，為經營決策提供科學、嚴謹的合理依據。而這些知識，當然離不開數學和統計學的知識，需要有微積分、線性代數、概率論、數理統計等相關的知識儲備。
2)分析工具：
精通數據分析工具Excel和SPSS的基本使用方法。
3)SQL數據庫語言：
沒有數據庫就不能存儲數據，還需要掌握SQL數據庫語言的操作，比如在關系數據庫系統中進行增刪改查等。
4)程序設計語言：
進行數據分析的進階需要使用一種或多種編程語言，比如Python和R，這使得您的數據分析更有效率。
5)開始使用機器學習算法：
如有必要，可以學習常用的分類、回歸、聚類、降維等常用算法及其優缺點及使用場景，這將是您轉行進入公司的一個附加項哦。
二、行業分析
學好數據分析知識方面也不能落下對各種數據崗位的了解，下面介紹數據分析行業的崗位，大致分為四個方向：數據分析、數據挖掘、數據開發、數據產品。
1)數據分析
參與數據收集，整理，分析，發現問題，分析問題，得出結論，為公司決策提供數據支持。偏重于商業。
2)數據挖掘工程師/算法工程師
采用模型訓練數據，從大量的數據中挖掘規律，傾向于對目標進行預測或分類，對統計理論知識的要求偏高。
3)數據開發工程師
為數據采集、存儲、處理、計算等提供數據采集、存儲、處理和計算的基礎設施。偏重代碼開發，需要對代碼能力進行補償，但是相對于純技術棧的程序員來說，需要一些業務邏輯。
4)數據產品經理
以數據為中心，將需求、設計、計劃、項目進度安排到項目實施，以及產品的后期改進與優化等工作歸口歸檔。
三、思想歷練
1)一定要用細心、耐心、平和的心態做數據分析
資料分析是一項細致的工作，根據二八原則，資料處理會占八成資料分析時間，若資料處理不當，會影響后續分析，需有良好的心態，以減少犯錯的概率。
2)具備獨立思考、換位思考的能力
數據分析不只是完成某些業務上的數據需求和論證。在對業務的了解基礎上，數據分析師要有自己的獨到見解，拓寬思維范圍，提升洞察力。另外要換位思考，多角度地觀察數據和使用數據。每個人，從不同的角度看問題，會得到不同的結果。以上就是小編為您介紹的轉行數據分析師后悔了？
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