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
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09