摘要：数据分析师入门标准数据库。就好比一辆汽车，程序员就是负责制造汽车的人员，而数据分析师是驾驶汽车的人员，更多的是了解汽车器件零件和功能使用。数据分析师更注意的是对数据怎么进行预处理使用什么模型参数调优等。
2015年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在国家的《政府工作报告中》。同年，数据分析也开始如雨后春笋般成为朝阳行业，数据分析和大数据相关职位一度霸屏各大招聘网站。
许多计算机、统计学和数学出身的毕业生纷纷开始投入数据分析行业，同样也有转行的大队伍，对于那些已经工作许久的在职者或者偏文科类专业背景的人士可能会有这样一些顾虑：
数据分析师岗位对年龄有限制吗，我会不会错过了最佳转行的时机，我这个年纪再转行还来得及吗？
我大学学的是文科类专业，对于数据分析我能跟得上或学得进去吗？
我不是很喜欢编程或代码，学习数据分析的知识会不会很吃力？
步入中年，也不是相关专业出身，面对家庭、事业、年龄的三重压力，能不能成功转行到数据分析师行业成为心头的一块大石……
没有人能够替你做出满意的选择，更没有人可以预知未来的人生走向。但笔者可以分享一些信息为正在面临人生抉择的你提供启发和思考或者说是为你加油打气。
首先，让我们看到进入数据分析需要哪些能力。
数据分析师入门标准
1、SQL
数据库。做数据分析，数据是基本，数据的来源有很多，可能是第三方提供的数据，也可能是自己爬虫爬取的。但企业里更多的情况是，数据是存储在数据库里的，如何在数据库里选取自己想要的、有约定条件的数据，怎么建立多表之间的联系就是SQL这部分需要掌握的技能，SQL也是数据分析最基础的技能。
2、统计学
统计学可以分为描述性统计和推断统计。推断统计是统计学里的核心内容，统计学家一直在做的事情就是怎么根据样本来评测总体；方差分析、回归、聚类分析、主成份分析、时间序列分析等都是以后做数据分析可能有到的理论知识。这里推荐中国人民出版社贾俊平的《统计学》，是非常经典的统计学习教材。
统计分析工具
统计分析软件很多，这里简单介绍主流的3种。
1、SPSS
作为一款菜单式操作软件要比编程性软件入门简单，主要优点就是好上手。事实上，统计学专业常常在学习统计学原理之后学习SPSS的操作学习，对理论知识进行一个实践。如今，SPSS在企业中常做数据量相对小的、数据质量较好的数据分析，如调查问卷后的数据进行分析。就业需求面的话现在来说相对没有那么广，不过对统计学理论的理解是有帮助的，推荐高等教育出版社张文彤的《SPSS统计分析基础教程（第2版）》。
2、R语言
R 语言与起源于贝尔实验室的S语言相似，R也是一款开源的为统计计算和数据可视化而生的软件，R的功能非常丰富，所以R的学习曲线也较为陡峭。经典的R学习书如人民邮电出版社的《R语言实战（第2版）》。
3、Python
跟R一样，Python也是一种动态编程语言，R跟Python的受欢迎程度时常变动，近年来，由于Python有不断改良的库（主要pandas），和大数据、人工智能等兴起，企业越偏好用Python，Python由于其解释性和功能的强大，因此市面上关于Python的书籍特别多，光是利用Python做数据分析这个方向就已经很多了，大家看的多的话推荐Wes McKinney的《利用Python进行数据分析》。
学习过程中的担忧
1、恐惧编程代码
即便是计算机相关专业的学生，也未必做到全然投入喜欢到写编程敲代码的状态，何况是其他专业或者转行的人呢？其实，数据分析师的学习和掌握重点不是写编程敲代码，而是对统计学和业务的理解，编程代码仅仅是理解和熟悉为主。就好比一辆汽车，程序员就是负责制造汽车的人员，而数据分析师是驾驶汽车的人员，更多的是了解汽车器件、零件和功能使用。数据分析代码以脚本语言为主，如Python，很多算法、函数已经封装好，不需要自己编写，直接调用。所以这里的编程工作并不是大家脑海里那种程序员。数据分析师更注意的是对数据怎么进行预处理、使用什么模型、参数调优等。
2、人工智能
未来是AI的时代，为什么不直接投入到大数据、机器学习等领域呢？暂且不说这个领域比数据分析所需要的知识，能力要求高多少倍，仅仅是入门所需要的学习内容就已经吓到很多人了。事实上，做数据分析会是未来转入AI行业一个很好的跳板，数据分析算是如今学习成本和薪水报酬相对比较好的一种技术行业了。熟悉行业知识，又掌握数据分析、挖掘的能力，这些专业知识会成为你转入未来人工智能时代的拥有跨界能力的巨大财富。
最后，希望这篇文章对正在考虑要不要转行数据分析焦虑的你做一点信息上的帮助，帮助你弄清楚数据分析要做什么，要具备哪些技能，去理性的选择，而不是因为这个行业陡峭的学习曲线而轻易放弃，也不是因为这个行业的火热而轻易跟风。
附录：
就职于美莱集团的CDA往期学员学习心得及方法
第一：预习 开课前一定要预习，特别是没有基础的同学，尽量长时间去看预习视频，理解要点，做好笔记，记录好你的问题。
第二：跟上节奏 老师讲课的时候一定要跟上老师的节奏，因为信息量非常大，哪一块没听懂及时问老师或同学，课程一环扣一环，没听懂又不问，导致跟不上节奏，后续的课程就很容易节节跟不上了。这里也体现出预习的重要性，预习等于你学了两遍，预习没懂的，上课时重点听，及时交流。
第三：练习 只听理论不练会忘的很快，只有不断地练习，不断试错才更容易掌握，找工作企业看的也是你掌握的技能，解决问题的能力，晚上加强练习也是对白天上课内容的一种回顾和总结，加强记忆。
第四：案例 三个月的课程以实战案例收尾，前面是你所学的知识，最后的案例才是你输出所学知识、解决问题的时候。
获取更多可移步：https://www.cda.cn/kecheng/6....
希望笔者的这些分享能够给您的人生带来一些正能量和勇气，也祝愿您的抉择可以让您的人生焕发新的精彩和辉煌。上天从不辜负有心之人，好好加油吧！
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/8590.html
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目...
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目...
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目...
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目...
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目...
阅读 2847·2021-11-25 09:43
阅读 2851·2021-09-26 09:46
阅读 3338·2019-08-30 15:44
阅读 629·2019-08-30 13:46
阅读 1849·2019-08-30 11:05
阅读 3217·2019-08-29 18:32
阅读 2059·2019-08-29 13:56
阅读 1211·2019-08-29 12:57
