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会计转行做数据分析师,如何快速转行数据分析师?

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如何快速转行数据分析师?

需要首先你掌握该行业的知识,才能更好的掌握自然科学的不断创新。对于外行应届毕业生转行数据分析,必须承认的一点就是:它很难,但也不是不可能。只是转行,可能需要你付出多余别人十倍甚至更多的努力。

首先,需要强调的是。工具的使用,确实不是一个大问题。而主要的难度,还是集中在以下两个方面:HR:缺少相关领域的学习和工作经历。简历关就过不去。部门Leader:没有办法证明自己在工作中,拥有敏感的数据感知能力,以及对于指标波动的分析能力,如何从数据中提取价值,面试关惨败。既然决定进入数据分析这一行业,那就先来了解一下这个行业的现状。数据分析这一行,其实有点像当初的各种开发,最初阶段大量涌入跨专业、自学,以及短期培训的求职者。

况且,不少大牛也是转行过来的。但需要强调的一点就是,别人转行也是大牛,不是因为他/她转行的原因,而是因为人家自身能力就很强。说回数据分析。其实从招聘JD可以看到,初级的数据分析师只需要掌握Excel和SQL,就可以解决大部分的问题。而真正用到Python的,其实并不多,更多的还是偏向于建模算法一类的。所以,工具用得好,并不能证明你就是不可替代的。

尤其,现在还正处于互联网寒冬时期,裁员一波接一波,怎样证明自己的不可替代性,更是重要。简单来说就是:分析能力+业务能力再次强调,工具的使用真的没有你想象的那么重要。是否能从指标的波动中看到问题,哪些指标的波动对于现阶段的业务问题起到了影响,怎样去解决业务问题,等等。这些才决定了你是否能为公司带来价值。简言之,就是不可替代。况且,现在的BI越来越好用了,Power BI、Tableau随便选。

最好的途径,就是找本行的数据分析职位。数据分析必然是脱离不开业务的,现在的公司都在关注如何组建数据分析团队。那么这一块,业务知识其实就不成问题了,专业在这呢。再加上自己在工具这块的学习,相信不成问题。中小型公司,或许可以一试。不同于大厂,小公司的话或许要求不会特别严格。运气好的话,也许可以碰到愿意带新人的大牛。

注意事项:

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。

大数据专业成热门,该如何转行做大数据分析师

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,很好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

女生转行做大数据分析师怎么样?

我想学数据,说的应该是大数据分析师吧。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看,大数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的:大数据来源是否全面,分析什么,谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司,那薪水还是可观的。要做大数据分析师,有一些东西是不得不学的,要不然,做不了分析师的,可能做的程序员,帮别人实现分析的结果而已。

统计学知识。这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识,甚至还高一点儿。要能够建模,要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话,估计要不了几天,你就会被卷铺盖走人了。当然,做个一般的大数据分析师,就不会涉及到很深的高等数学知识了,但要做一个很牛的大数据分析师,还是要学习学习再学习。

我想转行做数据分析师,怎么入门?

需要一定的知识储备和对业务的基本了解及运用。对于希望转行数据分析的零基础小白们,在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能,都是一脸茫然。因此本文给出一些建议,针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们。

一、知识储备

快3投注平台数据分析作为一门交叉学科,需要掌握多方面的知识。

快3投注平台数学与统计基础,数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析,挖掘出其潜在规律及价值,为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识,需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。

数据的存储便离不开使用数据库,需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言,如Python和R,这将会使你的数据分析变得更加高效。如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景,这将是你转行进入公司的加分项哦。

二、行业分析

在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解,接下来介绍数据分析行业中岗位,大致分为四个方向:数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。

数据分析师从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。数据挖掘工程师或者算法工程师利用模型训练数据,从海量数据中挖掘规律,预测或分类对象,主要偏向编程和算法,对统计理论知识要求偏高。数据开发工程师设计、搭建并维护基础设施,以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发,需要在代码能力上弥补,但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。

三、心态历练

1、一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活,根据二八原则,其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间,如果数据处理不当将影响接下来的分析,需要良好的心态减少犯错误的概率。

2、具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上,要有自己独特的见解,扩大自己的思考范围,提升洞察力。同时要换位思考,从多角度看待数据和使用数据。不同的人,不同的角度看问题都能得到不同的效果。

注意事项:

1、互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

2、与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

3、就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。

4、此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

如何转行到数据分析师

事实上我不认为世上做任何事有速成的捷径。一分耕耘一分境界,老老实实学吧。

同意这一点的话,可以参考下我另一个问题下的回答,关于数据分析师,科学家都在干什么:

如何着手商业数据分析?

数据分析师日常工作是什么?

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有人说速成是指不走弯路,不浪费时间。特补充以下内容:

首先,我不认为我真的有什么经历是无用的,即便在数学本科时候学了很多不直接相关的课程,也对培养严谨的思维逻辑有极大的帮助。统计博士的学习让我对各种课本上学不到的模型和算法有了深刻的认识。也许从公司的角度看,我有些科研经历是无用的,我提出的有些方法他们觉得是rocket science根本派不上用场(其实是他们不懂而已),但同样是从我的以往经历中,可以找出对公司业务发展大有用处的模型方法。一些项目经验、建模的想法和技巧可以抽出来整合到新的问题中,而整个思考操作的过程是跟之前严谨的思维训练分不开的。

然后,我对这一类为了进某一行求速成(包括不想走弯路)问题都不太感冒,我觉得个人发展是个追求本心+适应现实的过程。不能一味只想着自己要干什么,也不能一心只想着现实是怎样的。从本心出发,想学就去学(网上超级多推荐的教材和技能),一边了解市场的需求,看自己能做什么,和自己的兴趣有哪些结合的地方。有一定积累后自然就会对自己想要在哪一个领域继续发展有一定的线索。

快3投注平台最后,数据分析行业尚处于刚开始的扩张阶段,指代的内容实在太杂。知乎上有些是数据分析领域的码农,有些是只会用一点数据分析的传统商业分析从业者,有些是数据科学家(从数据获取到成品全都会,个人觉得真要到这一步太难,精力太分散,而且什么都会其实就是什么都不会),有些是专注研发新模型算法的数据科学家(比如本人)。也很难给出一个简单明确的答复,什么有用什么没用。这样笼统地求速成只能越问越糊涂,码农会告诉你要学R、Python,Ruby、MapReduce、Hadoop、HIVE、PIG。。。所以你该去学各种软件,做传统商业分析的告诉你数据模型只是工具,你要学习一个企业是怎么运作,业务要怎样开展。像我这样的数据科学家会告诉你,想发展到我这一步,你必须去读个博士。全能型数据科学家告诉你,上面你全得做。以上每条路都不一样,需要的技能侧重也不相同。真正要思考的是个人发展规划。所以我一般只会写介绍性的东西,而不会告诉别人怎么速成。

数据分析师有年龄限制吗,30岁0基础再转行做数据分析可以吗?

看你做什么岗位了,如果是入门级的数据采集数据挖掘岗位,一般年轻人比较多,数据分析师或者数据分析岗的话,做到资深一般的中年人三四十岁比较多,数据分析因为大数据这两年才火起来,所以还是起步阶段刚刚兴起,大部分还是年轻人

34岁转行数据分析师靠谱么

数据分析师们从事收集、处理和执行数据的统计分析工作。他们的技能可能不像数据科学家那样先进(例如,他们可能无法创建新的算法),但是这两类人的目标是一致的——挖掘如何利用数据来回答和解决相关问题。

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。

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