京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | CDA数据分析研究院
经常遇到有人留言咨询,表明自己想做数据分析,但是面临着很多“困境”,如:
● 大学本科数学专业的,想从事数据分析师,但没项目经验怎么办?应该怎么规划?
● 我一个朋友想做数据分析,她是学物理的,过去有一些工作经验,但是跟数据分析没什么关系,去面试数据分析有压力吗?
● 我是文科生,没有数据分析经验,也没有数理统计基础,想找一份数据分析的工作难吗?
归根溯源,很多人看好数据分析,想要入职数据分析岗位,但是为什么选择数据分析,你真的想清楚弄明白了吗?是单纯的因为看好这个职业的发展?还是因为看到市场需求,单纯的跟风转行?还是对数据热衷,单纯的喜欢数据,被数字吸引?或者还没想好自己想做什么?……
本文将从三个方面给大家解读以上困惑,希望大家能找准自己的定位,并找到自己心仪的工作。
一、选对行业和适合自己的方法技术工具
首先你需要分析现有招聘职位,通过对招聘职位的分析,发现互联网行业以及生活服务、医疗健康等行业人才需求比较迫切,而你要做的是根据当前市场需求,确定自己喜欢的行业,并为之开始准备。
而技术工具方面365 Data Science 层收集了LinkedIn 上 1001 数据科学家的信息,发现目前需求量最大的编程语言为 Python、R语言和 SQL。另外,还要求具备 MATLAB、Java、Scala 和 C/C++ 方面的知识。为了能够脱颖而出,需要熟练掌握 Weka 和 NumPy 这类工具。
确定好自己感兴趣的行业,自己需要掌握的工具,然后你已经成功开启了自己进入数据分析行业的第一步——明确的目标。
二、没有工作经验可能真的不是问题
前面你已经选好了自己想要从事的行业,复盘了自己真实掌握的技能,现在想找数据分析的工作需要解决的就是工作经验的问题。笔者想说,为了降低跳槽成本和求职难度,建议优先选择之前所在行业。
当然,有经验或许更容易找到适合自己的工作,但是不同的项目经验会让你掌握更多的技能好对不同商业模式的深刻理解。例如参加Kaggle这种竞赛课题,或者像CDA数据分析师课程一样跟着老师踏踏实实做几个战线自己能力的项目,多积累你想进入的行业的相关案例。
有时候不得不说,经验是可以用项目来弥补的,重要的是要让自己简历这张薄薄的纸足够丰满。
三、对入职企业有充分认知真的很重要
数据分析,大多数你要接触的是关于数学、编程和技术。但是不能否认的是作为数据分析工作人员,你需要对该公司所在行业有一定的认识——行业发展趋势、客户的痛点、竞争对手等信息。
毕竟手上有粮,心中不慌,为面试做好充足的准备才能保证面试的质量。
事实证明,如果你真的有实力,能力和企业的需求相匹配,找一份数据分析的工作不仅不难,好的工作真的是任君挑选。
这里不仅有全面体系的内容,还有资深的老师言传身授、助教全天候的学习路径指导,以及人工安排的监督学习机制,更重要的是你能认识一群小伙伴,一起从无到有完成一个数据分析项目,一起打怪升级,一起成为合格优秀的数据分析师。
在这里,你将掌握如何建置数据仓库、使用可视化方法发现数据中的模式规律、使用统计分析方法进行验证、结合数据建模技术进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后,你将成为各大企业抢手的数据分析师。
【拓展资讯】
我们的师资
李奇
微软Excel MVP(Excel最有价值专家)/经管之家签约讲师/中国电子表格应用大会主席
曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、设计及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。
傅老师
金融数学博士/CDA数据分析研究院金牌讲师
主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面,傅教授先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问,先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目,有着丰富的行业经验。
丁亚军
CDA数据分析师金牌讲师/数据分析总监
现任职于南京上度市场咨询有限公司,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12