转行数据分析师后悔了

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想！但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重…… 时下的大数据时代与人工智能热潮，相信有许多对数据分析师或大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊！毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。下面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，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心！ 一、知识储备 数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。 1)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。 2)分析工具： 掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。 3)SQL数据库语言： 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 *** 作才行。 4)编程语言： 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。 5)机器学习算法入门： 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。 1)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。 2)数据挖掘工程师/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。 3)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。 4)数据产品经理 主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。 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。

程序员，这个行业靠的的不是年纪和阅历，主要还是靠技术，如果你要说前景当然是数据分析师的前景更好了，因为现在已经进入大数据时代了，很多企业都在做大数据人工智能，即使他们公司没有大数据，也会成立这样的部门。

其实无论是大数据分析还是其他岗位，主要还是取决于你学的怎么样，即使你学的是最热门的东西，但是你的技术一般般，也不会比其他岗位好。要想高薪资，就意味着更多的付出，需要更高的技术，你的薪资与你的付出是成正比的。

作为一名程序员，要想不吃青春饭，要么扎扎实实搞技术，要么以后往管理发展，只有当你能成为不可被替代时，那时候你就会吃得香了。

35岁被认为是职场人的一个重要分水岭，因为在这个年龄段，很多人已经具备了一定的工作经验和技能，同时也开始面临更多的职业竞争和发展挑战。在某些情况下，职场人35岁后可能会失业，例如受到公司裁员、经济形势变化、行业转型等因素的影响。不过，并不是每个人都会在35岁后失业，具体情况还要看个人的能力、行业发展状况等因素。

对于想要转向数据分析职业的人来说，年龄并不是最关键的因素，更重要的是是否具备相关的技能和知识。CDA数据分析是一项相对较新的职业，如果您有相关的学习经验和技能，并能够通过相关的认证考试，就有可能转向这个领域。不过，需要注意的是，转行需要经过一定的学习和实践，同时也需要做好相关的职业规划和风险控制，以确保自己的职业发展和就业稳定。

数据分析师是对数据进行分析，程序员是编写程序，两者目的不相同的。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、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。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。

程序员(英文Programmer)是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚。通过国家统一组织的考试，资格考试分为:程序员级(原初级程序员)、软件设计师(原高级程序员)以及更高水准的:信息系统项目管理师、系统分析师(原系统分析员)、系统架构设计师、网络规划设计师、系统规划与管理师。

关于数据分析师和程序员的区别的信息可以到CDA认证中心去了解一下，CDA认证，致力于打造全球数据人才考核行业标准，推动全球数人才发展。包括开发和整合国际数据科学领域的前沿技术及优质资源； 制定并完善数据科学行业人才标准与职业道德行为准则；编写和建立专业教材体系与题库；组织并实施命题审题、人才评定和考试服务；管理会员与提供行业咨询服务等事务。

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括Python、R等语言，看两个Python实现的例子：

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、资源管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下ZookeeperSession的流程图：

数据分析师在完成数据分析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往采用Python来做数据分析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会采用Java等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。

众所周知，现在是属于互联网的时代，互联网的出现不仅改变了我们的生活，也为我们提供了更多的工作岗位。而随着互联网的发展，云计算应运而生，随之而来的就是大数据。近几年，大数据行业越来越火热，而数据分析师这一门槛相对较低的岗位就成了很多人都向往的工作，那么零基础可以转行做数据分析吗？答案是肯定的，不过还是要学习相应的知识才行。

前面也说到了，数据分析师也属于互联网行业，因此我们首先需要做的，就是学习一些相关的代码，对于计算机专业的学生来说，代码是不陌生的，但对于其它专业特别是文科类专业来说，看代码简直跟看天书差不多，但想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，我们才能在工作中更加高效，也能为我们日后的发展空间，提供一份保障。在这里，小编推荐大家学习掌握的代码有SQL和开源的MySQL数据库，以及Python基础和Python数据分析，这些都是数据分析师所需要的必备技能。

除此之外，就是系统的看书和记笔记；需要大家明确的一点，数据分析师并不是一份简单的工作，它也算是一份技术岗，因此对于零基础的朋友来说，必要的学习是很重要的，而我们想要学好学透，看书和做笔记能让我们事半功倍。首先，书籍中的内容更加权威，也更加全面，可以让我们对数据分析方面的内容了解的更加透彻明白，这里小编为大家推荐几本学习数据分析所需要的书籍：

1Python核心编程，让我们掌握编程最几本的技能；

2MySQL必知必会，让大家学习SQL语句；

3利用Python进行数据分析，掌握如何使用Python来做数据分析；

4Python数据分析与挖掘实战，这本书中有较多的实际案例，可以让我们学习如何将商业问题转化为数学问题；

如果大家能够将以上几本书看透学会的话，那么恭喜你，你已经离做数据分析师不远了。

最后需要大家学习和掌握的就是Excel的基本 *** 作，包括增删改排筛、各类常用函数的使用、各类基础图表的制作以及数据透视表等，因为做数据分析师需要我们经常和数据打交道，一般我们都是需要将数据做成更直观更易观察表达的图表，因此，Excel的基本 *** 作必不可少。

文章的最后，小编想告诉大家，转行不容易，期间的辛苦只有转过的人才知道，但数据分析师工资高，未来发展前景好，值得大家为此付出。

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