
CDA持证人Louis
我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之前其实一直很迷茫,因为自己其实也不知道到底适不适合旅游行业,而且上学的时候没有认真搞过什么旅游的实习,基本毕业就是凉凉的节奏。
所幸毕业前,在和朋友的一次偶然交谈中,得知了数据分析这个职业,发现自己似乎比较感兴趣,当时也没有其他路可以选,就决定孤注一掷,all in 数据分析。没想到就是这个选择,后来改变了我的人生方向!在此也感谢一下那位朋友,人生确实是在于你能否做对几个关键的选择。
5年前刚毕业准备步入职场的时候,我投了很多大厂的简历,但大部分都石沉大海,没有任何回音。说实话,尽管结果在意料之中,但依然还是很失落。
其实原因大体能猜到,一是学历,二是专业,对于大厂数据分析师岗来说,计算机或统计学专业,重点本科及以上学历可以说是标配。对于普通的本科(非211/985)学历,可以说基本学历关都过不了。
好在我是个做事比较有毅力的人,哪怕受挫也并没有选择放弃。尽管学的并不是统计学和计算机学相关专业,但我一直在自学数据分析。简单来说,我主要做了以下几方面的准备:
数据分析的定义很多,结合我个人对于数据分析的理解,数据分析师是指不同行业中,专门从业数据搜集、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。数据分析分为两种:
更接近于数据挖掘工程师、算法工程师、大数据工程师这种概念,一般来说是需要比较好的数据结构知识和算法知识,对于非计算机专业的同学,转型会有一定难度。其实一开始我考虑的是这种分析师,但在后面刷了几百道leetcode题之后,决定放弃这条路(太难了)。
也是市面上岗位最多的数据分析师,这种分析师的门槛会相对比较低一点,但做不好的话,很有可能就变成报表分析师,提数分析师。不过毕竟门槛还是比较低的,对于想转型的同学,业务型数据分析师会更加友好一些。所以,我也选择了这个方向。
业务型的数据分析,说白了其实就是哪个业务部门有需求就往哪跑,专门帮业务解决具体业务问题的。这个方向其实并不一定要求你技术有多强,关键的是要懂市场、有数据敏感度、会分析。
比如:
既然岗位要求是要会分析,那么平常多看一些市场调研报告和行业数据分析报告,没事的时候自己也可以练手尝试去写下调研分析报告,这会在无形中使自己的分析能力得到极大提升。
简历对于求职来说是最重要的敲门砖。一般来说,简历内容结构主要由6个方面构成:基本信息、学历信息、技能、项目、工作经历和其他附加信息等;
学历、技能、项目、工作经历可以调换顺序,主要原则为亮眼经历放在前展示,相对薄弱地方放在后面。对于学历不是特别亮眼的,建议平常一定要多一些相关领域的实习或者争取一些项目经验。
另外,专业也很重要。像我这种并不是科班出身的,就一定要在建立中罗列一些学过的和数据分析相关的专业课程,例如统计学、python、计量、多变量分析、研究方法等课程;
这些课程可以是你自学的,也可以是你通过培训机构学习的,总之要有相关的学习经历或项目经历。
对数据分析师来说,主要职责是发现问题,分析问题,解决问题,所以数据分析师基本上可以理解为是靠脑子吃饭,那么也就是说思路决定出路。
数据分析师岗位的核心技能主要有数据工具、统计学、分析方法论、机器学习模型能力、通用能力、擅长领域等。
数据工具,主要包含三个方面:数据查询(sql)、数据处理与分析(excel、python、r、spss等)、数据可视化(tableau、powerbi、python包等可视化工具);
统计学基础,常用统计分析方法例如假设检验、方差分析、回归分析等;
分析方法论,这部分可以写一些常用的业务分析模型及常用分析方法论,例如ab实验分析、转化漏斗分析、rfm分析、同期群分析、生命周期分析,异动分析,因果推断的常用分析方法如双重差分、psm等;
通用能力,可以写一些数据分析所需软技能,例如结构化思维、沟通协调能力、推动能力、项目管理能力、业务理解等;
机器学习模型,建议罗列一些自己熟悉的模型,体现自己的机器学习方面能力,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类等;
擅长领域,如果对某一领域非常擅长将是很大的加分项,例如擅长搭建用户增长体系、擅长用户画像、擅长战略分析、擅长会员体系搭建、擅长补贴策略、擅长社区内容分析、擅长分析报告等,写清所擅长领域会非常便于公司快速的定位简历关键词,定向寻找人才;
在面试的时候,一定要将数据分析与岗位需求以及自己擅长的领域相结合,这样不仅能更好地展示自己,也更能在业务中发现问题,解决问题。
数据分析岗对于数据分析思维、业务分析模型的考察十分重视。这两年随着数据化转型,学数据分析的人越来越多,做点调研就会发现CDA数据分析师是含金量最高的,知识体系非常的完整,考过了CDA数据分析师一级,几乎就具备了基本的数据分析能力,考过了二级就具备了进大厂的能力,很多大厂实战问题在备考二级的时候都会学到,想提升数据思维能力和数据分析技能的,可以扫码CDA认证小程序,获取更多资料。
数据分析面试的问题,大体可以划分为专业知识问题和非专业知识问题。一般来说,面试准备大概可以分为四个步骤:
步骤一:定型自我介绍。自我介绍是面试绕不开的环节,需要在面试前,将自我介绍完整定型,多多练习,并在过程中不断优化,遵循:抓重点+有逻辑+总分总原则。
步骤二:简历问题模拟作答。面试环节,很大部分时间,是围绕你的简历内容开展的,因此对于简历中提到的内容,尤其是项目经历,需要烂熟于心,并且经得起推敲。
步骤三:开放性问题整理。开放性问题更多偏向于数据分析方法论,以及延伸出来的一些内容,例如:针对某些问题场景要如何进行分析?当被问到一个未知的问题时,需要快速在你的知识库里搜索相似的解决方法,并有逻辑性的给予输出,这个时候,第一步的知识体系梳理,就显得尤为重要了。
步骤四:代码练习。大多数企业面试,会考核候选人的代码能力,SQL必考、Python选考,在面试之前,将常用代码内容多加练习,问题一般不大。
同时,准备面试的时候最好完整梳理至少两个过往所做的项目,项目选取尽量选择完整性高、参与度深、成果好的。建议可以重点梳理以下几个点:
1、项目背景、规模、涉及人数部门、项目角色(owner、参与者) 2、行动计划、抓手 3、过程中的效果衡量指标 4、项目中遇到的困难及如何解决 5、项目后续是否有迭代优化,基于什么考虑 6、项目做完后具体带来的价值,解决了什么问题(尽量量化指标) 7、项目结束后的反思,方法论沉淀 8、数据分析能力在这个项目中的体现
另外,在面试之前,尤其是对自己感兴趣的企业,可以先提前了解企业基本情况,多获取行业信息,建立基本认知。
对于目标岗位的要求,一定要认真看,如果是业务型的,可以针对性了解下相关业务是如何做的。这些准备,可以让自己提前对目标企业和自己原工作的差异有认知,避免面试时被杀个措手不及。
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随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程,CDA小程序资料非常丰富,包括题库、考纲等,利用好了自学就能考过。
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