京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
文章来源:接地气学堂微信公众号
作者: 陈老师
又到一年高考时,又要填志愿,很多人问:“想从事大数据行业的话,报什么专业比较好???”刚好一些同学也有类似问题,今天系统解答一下
直观感觉是:从事数据相关工作和学什么专业没啥关系。特别是,如果把眼光放到部门级领导或以上,就更跟专业没啥关系了。陈老师接触超过200个企业,没有看到特别集中的专业,可见后天努力比先天选专业更重要。但是专业、学校、学历是大家求职的敲门砖。特别是高等教育越来越普及,即使都是敲门砖,某些砖还是更好使的。所以可以按敲门的好使唤程度排排序。
第一位:应用数学
陈老师本人就是被这四个字拖下水的。因为普通大众都对数学两个字深有敬畏。一听说这哥们居然读大学敢读数学,心中一股:卧槽牛X啊!之情便油然而出。如果是985的应用数学,那哥们,就你了。于是各种数据相关的事都会优先拉上你干。明明我研究生是学管理学的。可who care!这数据的活就该你干,你不行你也得上……
O(╯□╰)o
第二位:计算机相关专业
近年来企业招的数据分析师,其实大部分应该叫:数据程序员。基本上都是进公司跑数据的,不做啥“分析”,因此计算机相关专业会有优势。毕竟写代码写的多吗。数据仓储,算法这些就更依赖开发能力,这本来就是计算机专业的范畴。
第三位:市场营销、企业管理专业
实际上,真要做分析的话,需要懂商业知识+有分析思路,这一点文科生会更擅长。而且市场营销、企业管理等专业一定会学市场调查。因此对于数据处理、数据分析的基本操作是了解的。未来走咨询、数据运营、数据分析、市场研究、行业研究的路线是很OK的。
第四位:心理学、社会学
不要小看这两个专业,这两个专业对于数据的应用能力绝对远远超过上边三个专业。知乎注明数据大V chenqin就是搞社会学的,那数据分析能力压倒一大堆只会跑数的表哥。心理学里提假设、设计实验、采集数据、验证假设的思路,就是数据分析的思路,一毛一样。因此这两个专业的数据部门领导还挺多的。
第五位:统计学
和应用数学相反,这是个被名字拖累的专业。人们往往惧怕数学,但一听统计就觉得:好一般哦。是不是就是掰指头数数的。严重低估了统计学的专业性。其实统计学是很适合做数据相关工作的。学统计的同学们思路活跃一点哦。
其他专业:其实完完全全和数据没有关系的专业很少。因为几乎所有的理工专业都要做实验,都设计数据、统计等理论,几乎所有文科专业都要学市场调查,都要搞实证研究。更本质的看,数据分析是一种技能,人人可以学,学了都有用,数据仓储才是相对专业的IT范畴。这是个要用数据说话的年代,懂点数据相关知识挺好的,工作学习两不误。
另:顺便把其他影响因素也一起说了。如果把眼光放到部门级领导或以上,你会发现,适合在数据领域成功的特征还有:
学校&学历:越高越好
985≥普通本科,研究生≥本科生。不要迷信那些所谓
“大专学生自学java三年年薪百万”
“高中辍学搬砖自学ios开发年薪百万”
“初中辍学自学python成为数据科学家进入BAT”
一类的鬼话。现在高等教育这么普及,对在校生而言,就是学历越高,学校越好越吃香。如果你还在学校,还有改变学历和学校的机会,一定要努力一把。如果已经工作了就算了。
星座:处女座
点评:你以为是擅长思考的天蝎……才不是呢,哈哈。这是个很玄学的现象:十个数据部门领导六个处女座。可能因为处女座比较纠结,做的东西很细,因此深得大老板赏识。
Pdp性格:孔雀
点评:你以为是擅长思考的猫头鹰……才不是呢,哈哈。这又是很玄学的现象:十个数据部门领导五个是孔雀。可能因为数据部门比较容易被冷落,孔雀张扬能来事,更容易让大老板看到成绩。
特别提醒:
大学不是职业培训学校,更不是企业的新员工入职培训。所以大学学的课没法直接用到工作上是很正常的。如果有:培训培训就上岗的想法,应该直接去读技校,不要上大学了。想提升实操能力就去找实习,从最基础的地方做起。搬搬砖再回来看看理论,会有更多深刻的认识。
大学能给到每位同学的资源,包括未来的老公/老婆,包括身份认同、包括社交圈子、包括见识增长、包括底层能力提升、包括求职/创业的敲门砖,都是很宝贵的资源。所以不要一门心思的琢磨怎么在四年后当一头合格的社畜,有的是各种选择留给大家,不要辜负了美好时光才是。
祝愿每位学子不负韶华,学有所成。
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 Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01