零基础转行数据分析有多难？

发布网友 发布时间：2022-04-21 00:39

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热心网友 时间：2022-06-16 19:30

数据分析行业在国内虽然是朝阳产业，但由于高校人才输出尚无法完全满足需求，促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历，故而行业整体门槛并不苛刻。

拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说，纯数据岗学历涵盖从高职到博士，另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。

往届持证人学历分布

不过，正因缺少学历门槛约束，企业想找到合适且对口的数据分析人才，就不得不依靠行业内长期稳定而形成的高含金量证书。所以，零基础者想学习数据分析，不妨考一个CDA数据分析师认证证书，来认证自身的数据分析能力。

“CDA数据分析师”认证是一套专业化、科学化、国际化、系统化的人才考核标准，证书涵盖各行大数据及数据分析从业者所需的技能，符合全球大数据及数据分析技术潮流，为全球企业和机构提供数据分析人才参照标准。

认证已得到教育部直属中国*教育协会及大数据专业委员会认定，通过考试者即可获CDA数据分析师中英文双证书。

CDA证书样本

CDA证书3大特性，决定了其含金量！

国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定，每年修订更新（权威性）；根据数据科学专业岗设立的人才考核标准，与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，专家命题、评分公平、流程严格（专业性）；持证人享有CDA会员系列特殊权益，证书具备唯一性与防伪性，持证人可获电子徽章，加入Linkedin个人档案。证书3年1审，确保持证人实力与权益（权益性）。

CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训，毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课，以CDA数据分析师标准大纲要求，从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—数据挖掘算法模型，一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使CDA就业班课程更符合就业要求，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。

热心网友 时间：2022-06-16 19:30

1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方*是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。
实际上，无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字：钻研。当然听到这里，我们也需要重重地阐述一下：入门初级数据分析是不难的。而后半段，要成为一个优秀的数据分析师是难的，是需要刻苦钻研精神的。

热心网友 时间：2022-06-16 19:31

当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
零基础即可学习的哦，