今晚直播 | 你该如何成功转行数据分析

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大家好，我是第7期“知识众筹”分享者易成凡，同时也是猴子社群会员。

对于大家之前的留言问题，我用了几个晚上认真整理了一下。目前有34个问题来提问。我总结了一下，大致是以下几个方面。

1

数据分析该如何学？

大家最关心的问题莫过于：

数据分析该需要学习什么样子的知识？

其次就是熟悉到什么程度可以去求职？

面试要注意哪些方面？



易成凡：必须要学的知识包括：SQL（结构化查询语言），与之对应的熟悉一个数据库软件（如mysql），另外加一门编程语言（R语言或者python的数据分析部分都可以），基本了解统计学原理，了解数据挖掘的几个算法。Excel也要熟悉一下。

熟练到你能达到面试岗位给出的要求的60%-70%，或者说，能在kaggle上模仿别人完成一个项目。

关于面试要注意的方面我会在今晚分享中讲到。



易成凡：对于大数据的范围太广了，可能一时半会儿说不完。我说说对于数据分析吧。如果是理工科毕业，无计算机和数学基础，达到能找到一份工作入门的水平需要花费的时间，不少于4-10个月左右。



易成凡：看你所处于的时期，转行的时候技术更重要，因为没有技术你什么都做不了，更不要谈处理数据了。但是当你拥有了一定的技术的时候，还能有很好的思维水平，岂不是更好，所以两者是相辅相成的，不要割裂看待。

2

转行过程中，你遇到的最大阻力是什么？



易成凡：我基本没有去参加什么很花钱的付费学习，经济上还过得去。而且我本身就是在职学习的，没有去脱产学习。如果要说积蓄的话，最好有所准备吧。



易成凡：我学习的时候，上班做上班的事情，下班了立刻吃饭，就回去看书，学习。周末有空就学习。

关于实践问题，首先推荐要多写技术博客，写文章，记录自己学习的点点滴滴。其次关于实践案例问题， 推荐实验楼等动手实践的网站，学习到后期，想将数据分析部分融会贯通的时候，推荐kaggle。



易成凡：我自己最大的困难，我认为不是技术瓶颈，是心理上要认同自己和坚定的走下去。如何解决我会在今晚直播分享中提到。

3

宝宝担心数据分析会被机器取代呢？



易成凡：如果只是做一些简单的按部就班一成不变的工作，什么工作都容易被替代。如果能根据行业的发展不断去调整自己，终身学习，就会越来越好。

数据分析其中的一部分，比如SQL取数，前期的数据清洗，如果能被电脑自动化替代，那也是我们写出的程序所做的。

假如机器连代码都会写了，那不只是数据分析人员失业了，全人类都的失业，所以别担心，这种情况发生的概率极低。

数据分析还包括一些建模知识，与机器学习相关。如果AI可以取代人去建立模型，甚至可以洞察业务背后的逻辑，我觉得失业的可能就不只是数据分析师了。所以相当一段时间内不必担心失业问题。

4

你所关心的转行问题



易成凡：我从零开始学习数据分析，转行用了近4个月。我的学习方式是在职学习。

从学习到编程的习惯的形成，甚至一些算法知识，我认为自己一直在路上，包括现在仍然在提高。

数据分析仍然是一个年轻的职业，从业人数相对不多，但是很多公司意识到数据的重要性，相继开始成立数据部门。而入行的门槛并没有你想象的高不可攀。

事实上，自己可以完成一些初级的项目的时候，我就会去面试。我不会把这种求职称之为竞争，因为社招的广阔度大于校招。



易成凡：学历这一块严格来说还是很重要的，但是不是说没有机会。技术一定程度上可以弥补，请参考知乎的董明伟。他本人大专毕业，学习的是烹饪技术，但是通过自己的努力，考了软件工程师，而且后来加入了豆瓣，他的故事可以说激励了很多年轻人。



易成凡：我今晚的直播课程范围就是，对什么都不懂的小白说清楚我的转行的经历，以及告诉大家应该如何准备。因为我就是这么过来的。



易成凡：对于普通人的我们，任何学习都是后天的努力很重要。不要在不能改变的地方纠结（例如你说的天份），要去做能改变的事情。



易成凡：看你的兴趣，以及你掌握的程度，还有你学习偏重的方向。爬虫工程师我不是很了解。数据挖掘工程师对于数据挖掘的算法要有十分清晰的了解，对于技术的要求能力相对较高。