從零開始學數據分析,什麼程度可以找工作,如何計劃學習方案?

轉行到數據行業差不多一個月了,才敢來回答這個問題,其中各種心酸、無助真不是能用語言能表達的,下面我盡可能的詳細的說說,希望對接下來想轉行的朋友有幫助。

  • 我的背景

我是2016年6月畢業的控制工程碩士,就是個不入流的普通二本,學習成績也不好,糊里糊塗的也不知道將來要幹什麼、能幹什麼就畢業了,進了成都的國企工作,那時候也不想未來就是往前走。成都+國企注定了我第一份工作是安逸、緩慢、與世隔絕的,就這麼過了一年半,工資雖然不高但好在國企福利好,也能活的滋潤。直到過年回家才知道不能這麼下去,於是開始系統學習數據分析,並開始嘗試轉行。

  • 1. data需要學到什麼程度可以找工作?

剛開始也是一頭霧水,雖然概率論、Excel、spss個個都學過,但是要用於數據分析還是不知道該干什麼。在這種情況下,我採取的辦法是:書本理論+軟件案例實操兩條腿走路。我花了大量時間搜索關於概率論的有用的分享,包含知識框架的思維導圖、知乎上別人分享的總結、有用的數據和案例等

最開始是從Excel開始學習,雖然各種分析軟件層出不窮,但毫無疑問excel仍是數據處理第一工具,沒有之一。學習excel是個很瑣碎的過程,一定要用起來才不至於遺忘。這裡推薦個我學過的excel教程,叫“則秀教育”,這些也不貴,十幾塊錢就幫你梳理excel架構,每個視頻很短並配套練習文件,節省了自己的時間。

然後是SQL,這個一定要會!

無論用什麼數據庫軟件,無論從事數據方面的什麼工作,SQL都是最開始要用的。這就好比做飯,SQL是買米、買菜用的,會SQL就可以自己取數據,甚至在SQL中做一些初步處理,方便後續分析。 SQL推薦“SQL必知必會“ 作為入門工具書,可搜索網站“SQLZOO” 練習。

解決完數據的提取存儲之後,就是數據分析工具了。

這裡推薦三個工具:tableau、python、R。

tableau是一款簡單易學的數據分析與可視化軟件。我也是被朋友推薦的,BI神器,最主要的是,其鏈接的數據源豐富,數據分析對比都是拖拽式完成的,對新手比較友好,一周可入門,但學精就需要練習了,總的來說學習成本並不高,且應用場景豐富。

python就不需要多介紹了,最有潛力的語言,能幹很多事兒,當然包括數據分析,實際上用python做數據分析只是其強大功能的冰山一角,能幹的遠不止於此。建議學會python的基本操作,包括常見numpy、pandas、matplotlib、sklearn等的常見操作和API,這對個人技能提升有巨大的幫助。

R相對python,有些統計分析功能要強於python,但適用面不如python,學習成本略高於python但總體很低。

總結一下知識結構:

吃透“概率論與數理統計“+熟練SQL(數據查詢、整理、分類)+熟練Excel(簡易分析)+建議SPSS(統計分析)+熟練Tableau/PPT(數據可視化)+建議Python/R(大數據分析)

  • 2.初級的數據分析會做哪些工作?

需求整理、數據清洗、溝通跟進、簡易分析及分析報告。

  • 3.數據分析有什麼小方向嗎?

數據庫工程師、數據產品經理、數據可視化工程師等都屬於,先入行慢慢都清楚了。

  • 4.想要深度做數據分析有怎樣的建議

找到自己要長期從事的行業和方向,如網路金融、教育、電商?前端、後端、管理崗、技術崗?想清楚了就進入該行業堅持下去積累下去。若不知道自己擅長什麼,就先入行了再選擇也不持,總之先開始吧。

  • 5.統計的學習應該從哪裡下手

看個人的基礎吧,如果零基礎小白,最好從最基礎的《概率論與數理統計》學起,認真筆記、找案例練習,逐漸形成自己的東西;如果有基礎,就根據自己的知識框架往裡填自己不熟悉的東西。最好是找幾個大型的實戰案例,把這個案例坐下來就差不多知道自己要學什麼了。可參考我的知乎文章,裡面有幾個我做的。

最後的一點小建議:

  1. 時間有限,不要把時間花費在網上檢索資料、群裡聊天、互相吐槽上,保持專注;
  2. 要適當投入資源,如花錢買點課程、數據、書籍等。可有的人會說,網上什麼都有還要我花錢?對於新手還沒有完整的知識框架前,自己搜索是個痛苦的過程,會浪費大量的時間,並且更容易使人困惑不知該從何處下手,最後不了了之。這時候別人帶著梳理好知識框架就顯得很有效率,並且能大幅提神學習效率,何樂而不為?時間和金錢都是寶貴的資源,我們不應該只盯著錢而忽視了時間。適當的花點小錢就能節約大量的時間和精力,簡直沒有比這更划算的了。
  3. 轉行最難的是:邁出第一步。如果你想轉,現在就是最好的時間,世界上大多數活動並不是等你準備的百分百後再去做的,而是走一步看一步慢慢修正的。大膽去開始,“完成比完美更重要”。
  4. 要學會自己去搜索解決故障問題。網絡是這個世上知道的最多的人,大部分問題都能在網上找到解決方法或思路,特別是一些老外技術網站、部落格等,一定要能自己解決問題,這是個很重要的能力,實際工作中會碰到比學習過程中更麻煩的問題。我的一個群裡有一個人,遇到屁大點的問題就在群裡各種求助,@這個@那個的,這是一種典型的思想、意識上的懶惰行為,我甚至懷疑像他這樣沒有自學能力的人即使將來找到工作了又該如何自處?其實他的大部分問題百度都能解決的。所以,如果您想轉行,遇到了問題請先自己嘗試解決,實在解決不了了再把當前故障界面、你做過的排故工作描述清楚了再去求助別人。這是最起碼的禮貌,大家時間都很寶貴,沒有人有義務給你提供保姆式的服務。
  5. 堅定意志!這個過程有可能會很漫長,面試中會被啪啪啪打臉,也會被各路low逼嘲笑,這時候不要懷疑自己,要找出當前問題的所在,到底是數據分析不適合我?還是我沒準備好?還是公司的需求與我不匹配?不斷的去嘗試,不斷的被打臉,這樣的過程雖然難熬,但是能快速定位自己能力的不足並有助於迅速進步。所以,請堅持下去。

回想這一路走來,得到了很多朋友的指點、幫助、鼓勵與陪伴,有認識也有不認識的,恕我不能一一寫出你們的名字,真的謝謝你們。接下來的學習中,期待與大家一起共同進步,謝謝。

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很多小伙伴私信問不知道自己是否適合數據分析,害怕自己零基礎入門難,或者文科生學不會等等,其實這些焦慮和擔心是正常的,職場人都會有,所以要正確看待、保持心態來面對焦慮。

其實最好的辦法就是去嘗試,因為“實踐是檢驗真理的唯一途徑”,如果不行動反而越來越焦慮,並且一個行業不進到裡面去是不知道最是否適合的,所以先嘗試下,看看自己的熱情是否像自己想像的那麼高?自己是不是真的像想像的那樣完全學不會?自己是不是真的想從事這樣的工作?試過之後心裡才有底。

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