京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑:
Youtube百万粉丝大V数据分析师Alex Freberg,20分钟讲清楚。

想要成为数据分析师,有些技能必不可少:

必备技能:SQL、Excel、Tableau/Power BI(数据可视化工具)。这些技能是数据分析师日常工作的基础,能帮助你高效处理和展示数据。
进阶技能:Python、AWS/Azure等云平台。虽然学习起来有一定难度,但随着职业发展,它们会为你提供更强大的数据处理和分析能力,且会在不断实践中逐渐熟练掌握。
简历是向HR展示自己的重要窗口,制作时需注意以下几点:

突出优势技能:将自己最擅长的技能在简历中重点呈现,比如如果SQL是你的强项,可在总结、技能、工作经历或作品集中多次提及。
精简内容:去除与数据分析师岗位无关的工作经历和技能。不过,如果过往工作积累了领域专业知识,且与目标岗位所在行业相关,比如医疗行业的数据分析岗位与护士工作背景,就可以保留。
保持专业:确保简历条理清晰、风格简洁,避免使用鲜艳颜色或附上大头照,以展现专业性。
项目能够直观地展示你的能力和工作成果,具体步骤如下:

确定项目数量:准备2-5个项目即可。
项目实施流程:先获取数据集(可从网页爬取,或在Kaggle、Google等平台获取);接着使用Python的pandas库或SQL对数据进行清洗和转换,并将处理后的数据放在SQL中生成视图,展示SQL能力;然后连接数据可视化工具,如Tableau或Power BI,进行可视化操作。
展示方式:将作品集发布在Github上,或建立个人网站,并在简历中附上链接,方便HR查看。
与猎头合作能增加获得面试机会的概率,具体方法如下:

利用LinkedIn:完善LinkedIn资料,表明自己正在寻找数据分析师或初级数据分析师的工作,吸引猎头主动联系你。
主动联系猎头:若不想被动等待,可通过电话或邮件主动联系猎头。建议打电话沟通,让猎头了解你的求职意向,以便在你发送简历后,他们能更好地匹配岗位。
积极合作:与猎头密切合作,借助他们的内部消息和合作渠道,获得更多面试机会。
面试是获得工作的关键一步,需做好以下准备:

技术问题准备:对于初级数据分析师,面试中的技术问题主要围绕SQL;随着经验积累,Python相关问题也会增多。提前复习和练习相关知识,做到心中有数。
常规问题准备:像“我最大的弱点是什么”这类常见问题,提前思考并写好答案,避免在面试中陷入被动。
外在表现:注意着装得体,保持自信。即使紧张,也要在面试过程中尽量展现出自信的态度。
在工作过程中,持续学习和提升技术能力是关键:

编程语言:学习Python或R,提升数据处理和分析的编程能力。
ETL工具:掌握ETL(抽取、转化、加载)技术,如SSIS、Azure Data Factory、AWS Glue等工具,用于高效处理数据。

回到学校进修:攻读与数据分析相关的硕士学位,如计算机科学、信息系统、统计、数据分析、数据科学等专业。这不仅能提升专业知识,还有助于长期职业发展。许多人选择在线学习硕士课程,边工作边学习,且部分公司还会支持员工进修并支付学费。
垂直发展,不断晋升:从初级数据分析师起步,逐步晋升为中级数据分析师、高级数据分析师、首席数据分析师、数据分析经理、数据分析总监等。每个阶段都需要积累更多经验,提升管理和决策能力。
职业转型:基于数据分析师与其他岗位在工具和技能上的重叠性,可转型为数据科学家、商业智能分析师、数据工程师、数据架构师、DBA(数据库管理员)、数据库开发员等。后续会详细介绍转型方法。
需要注意的是,进修深造和职业转型并不冲突,在学习的过程中,你可以同时尝试职业转型,或者借助学位获得更好的晋升机会,一步步实现自己的职业目标。
CDA数据分析师 出品 编译:Mika

如果你想进一步深入学习数据分析师相关知识,探索更多职业发展技巧,欢迎通过链接进入学习: https://edu.cda.cn/goods/show/2567?targetId=3647&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14