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从 Excel 到 SQL、Python,数据分析如何打怪升级?

AirPython • 4 年前 • 381 次点击  
作为一个非计算机非统计学的本科毕业生,毕业前夕我迷茫了,看着大家陆陆续续收到了心仪offer,内心的焦虑已经到达极值。
毕业后我没有立即投入到工作当中,而是把自己关在家中一个月,下定决心要做一件事,这个决定直到现在想起,还很感叹自己当时孤注一掷的勇气。
当时为什么会有这种想法,和一个老友有非常大的关系,这位老友,可以说是我的职业生涯的引路人,通过他我了解到了数据分析师这个职业。
一方面觉得数据分析师的薪资待遇不错,并且能有机会进入到大厂工作;另一方面,自己工科出身,自感逻辑分析能力都还不错,随着互联网的高速发展,这个职业未来能有一个不错发展前景。
下定决心之后,我在网上恶补了一下数据分析师这个行业的整体情况,因为自己非专业出身,首先排除了数据挖掘工程师,和算法工程师最终选择了偏业务方向的数据分析师。

摆在我面前有两个比较迫切的问题,我该如何下手学习?简历上什么都没有该怎么办?
于是我搜集了大量信息,罗列了一些需要掌握的技能,准备先从技能入手,从Excel到SQL再到Python逐步攻克!

那时候每天像是打了鸡血一样,零零散散找了很多的学习教程,刚开始学习的时候,觉得很过瘾,像是打开了新的世界,就在我自认为离成为数据分析师越来越近的时候,却不知自己已走远…
直到第一次参加面试,还没有意识到,从一开始我的方向就错了。
经历了几次碰壁,才明白一个道理,手永远不可能替代大脑做决策。数据分析的内核不是技术,技术只能为数据分析提供辅助,不是掌握了技术就能称之为数据分析师。
参加工作两年后才发现,在绝大多数知名的互联网大厂中,很多高 level 的数据分析专家,他们在狭义的「技术」上很一般,而那些在我看来技能非常厉害的数据分析师,却依然有很多无法晋升到高 level 。
如果自身不具备数据分析思维、商业分析、项目管理、资源调动、协作等能力,是永远无法做好数据分析师的。
希望自己的经历可以给到大家一些启发,数据分析不是炫技,技术永远在更新迭代,比你更年轻更精通技术的人比比皆是,真正能让你处于不败之地的,还是要抓住数据分析的本质!

在学习过程中,我整理了一些资料,现在分享给大家,希望能对你有所帮助。



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1、0基础,想要成为专业的数据分析师的人;

2、大学生、初入职场想从事数据分析相关工作的人;

3、数据分析从业者,想提升大数据分析能力;

4、运营、产品经理等职业,想提升自己的数据分析能力的职场人;

5、业务管理者和项目负责人,想要提升业务能力;

6、对数据分析感兴趣的人群。


关于我们



戎易商智(北京)科技有限公司由工信部授权设立 “工业和信息化人才培养程训基地”,开展“大数据分析师”课程相关的培训与认证工作。
戎易团队自2006年开始在数据分析领域深耕细作,戎易的核心骨干是国内最早从事数据挖掘和精准营销领域的专业团队,十几年的专注和坚持使戎易团队积累了丰富的理论基础和实践经验。
公司积累了多年的行业研究、数据挖掘与管理咨询的经验及对客户及市场的深刻了解和理解,将技能、业务、岗位纳入整体培训思路,设计立体化的培训体系与灵活的、以解决方案为基础的培训课程。
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