1. 首页
  2. 数据挖掘

2018春招指南:转行找到「数据分析」工作有多难?

关键词:转行、数据分析

数据分析的工作是当下热门,而难度主要来自于以下两方面:

1. 硬件:缺少相关领域的学历和实习/工作经历,容易在简历关被刷。

2. 软件:缺少提取数据价值的能力,容易在实际工作中遇到困难。

就像武学一样,刚入门的时候在意用什么武器(编程语言/数据处理软件),到了后期其实考验的是内功(挖掘数据价值和结合领域经验的能力),正所谓飞花摘叶皆可伤人。


数据分析的现状

作为一个“所谓的”数据科学家,我觉得的单纯的数据分析能力很难作为核心竞争力…能不能找到“好的工作”是个问题。现在的数序分析/挖掘市场很像很久以前的web开发,涌入了大量的跨专业/自学/短期培训的求职者。我对于非本专业的人并没有任何偏见,但建议最好先了解一下数据分析这个岗位的现状。

其实大部分的数据分析师其实就是民工,很多工作岗位只需要懂Excel和SQL就可以开始干活了。如果想要提升自己的价值,那就必须学会结合领域经验。举例,你现在研究动画产业,那么你的目标是快速成为一个了解动画制作行业的数据分析师并能从中挖掘出有意义的东西。只有数据分析的能力+结合某个领域的能力,才能保证自己的工作有含金量,不会被快速淘汰。再举个身边的例子,我读研究生时有个师兄读完了计算机硕士去做房产中介了,他现在利用大数据和机器学习为顾客推荐房产,效率很高。此处的大数据和机器学习就是分析工具,将其有效的运用于房产中介这个行当就有了前景,但也要求你能快速找到如何应用这些分析技巧。

其实数据分析这个行当的可替代性很高,因为现在很多现成分析工具已经很好用了,我们公司就用Power BI和Qlik Sense(可视化)进行数据分析。重要的事再说一次:熟练运用工具没那么重要,难的是知道要用这些工具来分析什么….或者分析后怎么快速获得商业价值。所以对某个领域的深入了解是一定需要的,或者说能够快速了解一个领域的能力是必须的。

因此题主不要太纠结自己的专业技能够不够。如果是为了开始在这个领域工作,够了:)重点是尽快学习培养从数据中找到商业价值的能力。


跨专业、转行怎么找到数据分析的工作?

回到一开始的问题,怎么才能找到一份数据分析的工作?比较适合题主的方式包括:

1. 很多传统大公司(如四大和很多快消公司)都在建立培养数据分析的团队,比如普华和德勤的技术咨询线一般都有数据分析团队,而且不太挑出身背景,只要你足够聪明…这样的团队可以作为起点。

2. 中小型数据分析公司。很多中小型公司其实都面临紧缺人才的问题,如果题主不是特别挑的话,应该有很多选项。

3. 你现在所处领域的公司。比如你说你是土木建筑专业,那么可以试试大型土木建筑公司的数据分析团队。因为建立数据分析团队是一个趋势,所以仔细找找大型的土建公司或许有意外惊喜。

不建议申请的公司包括大型互联网公司的数据相关职位,也不建议各大金融公司的数据分析师。

如果大家对于以上两个选项不是很满意的话,还可以通过继续求学来提高…我建议去读一个 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士,一般都可以在两年内完成。

这个专业属于这两年流行起来的专业,主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习,但比较侧重于应用,而不是理论开发。从这个角度来看,申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然,我们不能期待读完这个学位就可以叩开互联网/金融机构的大门,只是说在未来工作中使用各种数据处理技巧和机器学习模型时会比较得心应手,并能对数据分析和机器学习有更多了解。而且…从某种意义上说,你也成为了科班出身的一员:)


读者答疑:

Q:文中”不建议申请的公司包括大型互联网公司的数据相关职位,也不建议各大金融公司的数据分析师。”如何理解?

A:前者主要是要求高,转专业成功率低。后者的话还不大成熟,但有金融背景或者可以一试。

Q:如何增加文中所说的“软件”和“硬件”能力?

A:正如文中所言,缺少”硬件”(相关领域工作经历)能力,容易在简历关被刷,而如果缺少“软件”(数据价值和结合领域经验)的能力,容易在实际工作中遇到困难。那如何增加“软件”和“硬件”呢?

你可以通过参加企业实习或者有实训的培训课程,增加“硬件”能力,另外也可以迂回前进,找一份能接触到数据,但不一定有”数据分析”头衔的职位,如运营、市场调研、资料录入等工作开始起步,有了一定经验后再选择数据分析和数据挖掘岗位的专职工作。“软件”能力需要深入到一个行业里面才能真正有所提升,前期可以通过参加Kaggle和天池大赛等增加领域知识,也可以通过参加提供案例的培训课。平时要养成数据思维的习惯,关注经济、民生、消费领域的一些新闻,尝试用数据解读他们的规律,功夫在诗外,处处皆修行。

END.

本文已获授权,严禁二次转载

来源:https://www.zhihu.com/question/57618120/answer/155396514

原文始发于微信公众号(PPV课数据科学社区):2018春招指南:转行找到「数据分析」工作有多难?

原创文章,作者:ppvke,如若转载,请注明出处:http://www.ppvke.com/archives/7166

联系我们

4000-51-9191

在线咨询:点击这里给我发消息

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息