数据分析师

如何快速成为数据分析师?

搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环，数据分析本质是为业务服务的。

从事数据分析工作有些年头了，不敢说积累了什么丰富的经验，但确实干了很多傻逼又苦逼的活儿，受了不少委屈和折磨，攒了一肚子牢骚，不吐不快。今天我们不谈经验，只管吐槽! 多年前，毕业即失业的我，跌跌撞撞地踏上了北漂的列车，开始了数据分析的不归路。 两手空空、身无长物的小菜鸟，初入江湖，什么也不会、啥也不知道，跌跌撞撞，混入茫茫的表哥表姐之中，泯然众人。 表哥的风光…

去年6、7月开始准备找工作的事宜，前前后后大概花了2个多月的时间，从自我审视，到经历总结，到自我否定，甚至于怀疑人生，最后才有了真正的自我认知，能给回答那几个问题。相比于简历，项目经历能够说明很多事情，是不是…

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

我身边很多想要入门数据分析或者要转行的，往往对自己的职业规划一无所知，十分迷茫，经常来问我该怎么办？

每个行业都有好的数据分析师，但如何定义顶尖呢？

不懂得拒绝的数据分析师，最后都累死了。。。

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。

数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。

在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，薪酬也要比同级别其他职位高20%-30%，而且颇受企业重视。

“数据科学家”很可能是本世纪最性感的工作。但雇佣一个人绝不是这样。事实上，这对公司来说是非常痛苦的。对于有志于在核心数据科学领域获得那份完美工作的人来说，这同样是一件大事。

一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。

要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。