2023-02-20 02:20来源：m.sf1369.com作者：宇宇
不需要的，数据分析师证书校园考
重要的知识点整理一下，做题不一定要做难题，基础是根本，每次考试不要着重在一个题目上，
要放宽心态，准备好笔记本和错题集，错题集用来记录自己做错的题，
笔记本记录一些容易忽略细节和重点。 不要急，总之，要自信，相信自己一定可以。
许多程序员会觉得自己会编程、能开发，转行数据分析师不成问题。一般来说，数据分析师可以分为两个方向。一个是偏技术方面，在这一方面，各位程序员可谓是优势十足。编程代码，不成问题，也要着重提高自己的数据挖掘以及数据可视化能力，最重要的是要培养自己的数据思维，通过数据发现问题解决问题。
另外一个方向就是偏业务方面，这需要很强的业务理解能力。程序员小伙伴如果选择这一方向的话，就需要加强对相关行业市场以及企业业务进行更加深入地了解，通过数据分析，帮助企业建立起统一的业务指标，发现企业运营中的问题，预测未来的发展方向并做出正确决策。
可以说，程序员转行数据分析师的优势还是很大的，但转行之前，还是需要确定自己的发展方向，为将来做一个大体的职业规划，才能朝着方向不断努力。大家转行找工作之前，先对照目标公司的招聘要求，看自己的实际能力是否与要求相匹配。
关于程序员可以转行数据分析师吗，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
作为一名教育工作者，同时大数据也是我的主攻方向之一，所以我来回答一下这个问题。
首先，对于24岁的男生来说，学习数据分析技术是完全来得及的，而且经过一个系统的学习过程之后，也会有一定的职场竞争力，从大数据领域大的发展趋势来看，未来数据分析领域的人才需求潜力还是比较大的。
数据分析在大数据时代有了新的定义，数据分析的方式产生了较为明显的变化，数据分析的边界也在不断得到拓展，从结构化数据逐渐向半结构化数据和非结构化数据拓展，而且数据分析在行业领域的应用也逐渐从金融、经济、医药等领域向工业领域拓展，相信在工业互联网时代，这一趋势会越发明显。
24岁开始学习数据分析，一定要结合自身的知识结构来选择一个学习的切入点，当前数据分析可以分为两大基本方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式。对于数学基础比较扎实的初学者来说，可以从统计学方式开始学习，一方面统计学的数据分析方式有大量的学习资料，另一方面该方式也比较容易入门，同时也有大量的工具可以使用。
最后，数据分析与传统的开发岗位不同，数据分析领域对于经验的积累比较看重，比如行业知识就需要一个长时间的积累过程，所以从事数据分析岗位往往有较长的职业生命周期，这也可以看成是数据分析岗位的一个优势。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
1、大数据和常规的数据行业有什么异同？（岗位晋升方面）
2、数据量的变化会对于岗位有哪些不同需求？
3、传统行业和互联网企业对于不同的数据岗位的侧重点是否有较大区别？
4、有什么较好的渠道可以了解到大数据在各行业的落地状况昵？
5、是否可以这样理解，数据分析和数据开发是区别很大的岗位，数据分析更加注重于对于整个业务的理解，然后通过数据来解决或优化业务的痛点，而数据开发是属于开发岗，侧重通过技术手段去收集数据、挖掘数据，为业务和产品提供更加底部的需求？
数据开发为数据分析服务，所以这就是为什么说数据开发是后台，数据分析是中台。你这里所提的数据挖掘其实也是数据分析的手段。
不要太在意名词，而是注意所做的工作在公司的什么链条里。
6、数据分析、运营、开发在大公司和小公司有哪些显著差别呢？数据分析岗比其他数据岗是否更有优势学习到数据业务从收集到最后应用的整个流程呢？
运营、分析和开发，一般的确是分析岗更有机会接触到和全局业务相关的信息。但实际上其实更看个人的眼界和主动参与程度。
我实际工作中的运营和开发其实只要愿意，都能获得很多信息，愿不愿意多做一些踏出这一步，看个人意愿，也看KPI。
请问这行业会不会有年龄歧视，本人是28岁的时候入行到一家咨询公司里面做数据分析，经验是有但是是通信行业的，最近想转到互联网公司做（就是为了钱嘛），但是因为是中途转行，现在年龄三十几了
咨询行业和业务数据分析其实方向挺一致的，只要一些基本的技能都熟悉，转行没什么问题。
年龄的话，互联网公司的平均年龄确实挺低的，HR可能会有这方面的考虑，不过三十几其实问题不大，这段时间互联网公司都收紧招聘，这个因素的影响会更大一点。
还请教一下， 我自己的规划是不能单纯做只做分析了，还要往挖掘方面添点技能吧，否则的话，单纯SQL跟spss+Excel，招个年轻的不是更好，我也知道挖掘是偏工程方向的，但是好像要稳中提升薪水我建议你去学一下Python，差不多知道怎么用它实现你在SPSS上做的事情就可以。这不是往挖掘方向添技能，而是让你的技能栈更流行一点。
添挖掘技能则是没有必要。比如一个典型的挖掘面试题：TF-IDF的原理是什么？添这种技术技能要花的功夫比你想象中要多， 可扩展性也不长。
作为招聘方来说，你比年轻人好的地方，与其说是看上了你的挖掘技能，不如说是看上了你的咨询行业经验能不能和他们的业务需要结合。
各个阶段都需要不同的技术，另外还需要项目管理、配置管理、过程管理等角色。数据分析的分工越来越细，就业面越来越宽。其实，现在数据分析业最缺的是既有深厚的技术功底、又有杰出的管理能力、熟悉业务的复合型人才，要具备这些条件，一般都需要五、六年以上的工作经验。随着数据分析行业的成熟，和其它传统行业一样也需要各种年龄段的人才，而且也是越有经验越吃香。
在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具“。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂，即使在若干年前入职大平台如阿里、滴滴、腾讯等，在大数据的浪潮里，也会被新人拍死在沙滩上
