大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析师职业发展道路的问题，于是小编就整理了5个相关介绍大数据分析师职业发展道路的解答，让我们一起看看吧。
数据分析师应该怎么发展？出路有哪些？
越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。编辑本段数据分析师的工作职责
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、***和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常***用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高—最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据***集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时—最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容***进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。编辑本段数据分析师的要求
技能要求
1、大学本科以上，数理统计或数据挖掘专业方向 2、熟悉数据分析与数据挖掘理论 3、熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件 4、有电子[_a***_]方面工作经验者优先 5、熟悉互联网应用技术知识、网络知识，了解互联网和邮件
其他要求
良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力；擅于协作，具备良好的团队合作精神；能够在压力下开展工作；善于学习
一个本科生找到数据分析师的工作有多难？
谢谢邀请。
是千里马，总会有赏持的伯乐。各行各业都有优秀的人才，也需要优秀的人才。伯乐是识千里马，千里马不动，伯乐又怎知？工作有时候很好找，只在你怎么展现自己，推销自己。
谢谢邀请，数据分析师主要是通过分析市场，人员流通等数据得出发展前景结论，参与公司发展规划等决策性工作，在职场中绝对是金领一级的，同时入职要求也比较高，一般没有工作经验的大学生很难找到心仪的工作，甚至说没有三年以上经验都很难，所以如果你的专业是这一类的，我的建议是找个小一点的公司积累经验，同时努力学习拿到特许分析师的证，然后再去找心仪的工作
这个问题要分两方面来谈。
1、首先本科生所学专业是什么，如果参加过资格考试的话，必须是管理、经济和投资金融等专业才能报考，本科毕业应该是只考到数据分析师一级，因为二级以上要求有相关工作经验才能报名。所以只凭一级证书是很难找到此项工作的。其次本科生本科阶段所学课程为基础性的课程多，专业课程的深度有限，而数据分析师工作要求较高，满足不了这项工作的要求。数据分析师要懂业务，熟悉行业知识和公司流程，要会管理能提出分析意见，还要会用有关工具，能根据数据作出判断和分析，有自己独到的见解，所以在这些方面，本科生没有优势。
2、那是不是说本科生就不能找这方面的工作了，不是的，如果是上述专业的本科生，毕业后可以找数据分析或者相关的工作，积累一定工作经验后，参加考试，拿到资格证书后，再从事数据分析师的工作。也可以继续选择这个方向深造。朋友的孩子有一位本科学统计专业的，硕士在哥伦比亚大学学习数据分析，现在回国在一外资银行从事这项工作，很有成就感。
所以本科生找工作在有些领域还是没有太多优势，只要自己努力，可以多方面的提升自己的硬件，然后找到自己心仪的工作。
我们一起进行分析下。
1.数据分析师是一个专业性很强，又需要综合能力的岗位。所以他不仅需要学历高还需要一定工作经验，你可以通过一些搜索获得数据:输入“数据分析师 招聘”，然后汇总招聘信息的提到数据分析师的招聘要求和必备条件，以及岗位职责等。你会发现搜索的信息经常提到数据分析师岗位要求本科学历，两年工作以上，或者研究生学历之类的 。那么是否本科生就没有机会了。其实，一切在于自己。
2.如果你还是在校大学生，可以先从数据分析相关工作入手，从一些数据分析助理等方面工作入手做好校园学习规划，一样是通过师兄师姐毕业的经验分享，专业老师的指导，还有就是网上搜索招聘相关助理岗位信息积极做准备。将自身的条件和企业对该岗位的要求和岗位必备条件进行比较，知道自己要胜任该岗位存在哪些不足和差距，要尽快通过相关的学习和锻炼来完成岗位能力的提升，最终熟悉岗位，胜任岗位。
3.如果是企业工作多年，或者专业不对口情况就有借助网络***等方面学习。同样给自己进行规划，但是这个时候搜索的就直接是数据分析师不是分析助理的的岗位具体要求了。然后只要你把这个岗位核心技术和工具掌握，按步骤完成岗位各方面能力提升，最终就一定能取得最终的信任和肯定而得到你想要的数据分析师的岗位。 4.如何缩短自己自身条件与企业岗位要求之间的差距。这里必须通过相关的规划。一开始不要过多考虑薪水，主要工作是相关岗位的，朝好方向一步一个脚印，相信你本科找到数据分析师的工作就不再难。
我认为：不管找什么样工作。你只要不低下高傲的头，就永远找不到合适的工作！也不管你是毕业于清华或是北大都不例外！***说的好：经验大于学问，实践出真知。当然，我并不渺视知识。两者是互补的。在现实生活中，文凭再高也得向老同志学。因为起跑线不同，你不可能一下子就拿到高工资。或者说，你刚到单位，有高文凭，老板的位置就得让给你。那是不可能的！所以，反过来说：只要低下高傲的头，就能好找工作！祝各位求职者好运。
数据分析师怎么做职业规划？
入数据分析这个行业有两个方向：业务与技术，可以选一个方向入门并逐步深入。
技术方向
专注于如何提高数据***集及运算速度，如何更有效的编写统计代码。这个岗位一般适合喜爱做编程开发的同学，供职于各企业的IT部数据分析/数据产品/数据仓储组。需要数据库，分析语言，建模算法等开放方面的技能支持。近几年随着很多大公司ERP，CRM建设的完成，在BI与大数据方面投入资金加大，使得数据开发的薪资水涨船高，发展值得期待。
业务方向
专注于如何用数据分析问题，如何从提炼出策略汇报给老板。这个岗位一般在市场部/运营部/战略发展部，供职于商业分析，数据运营，战略决策等岗位。需要懂得市场营销/运营的理论，对数据技术，数据来源有一定认识，有较强的逻辑能力，还得有一些业务实战经验。业务分析更适合有一定经验积累的老鸟进阶，新人直接走业务方向，容易论为表哥表姐。但术业有专攻，两边都会有最高境界，但大部分人起步还是要有个方向的。
总结：零基础的新人建议从技术方向入手，起薪高，容易入职。有一定工作经验的可以考虑业务方向，毕竟程序猿不是一个一辈子的工作，技术+业务才能混管理拿高薪。
自学了mysql现在就职于数据分析岗位，可以往哪方面发展？
首先，要明确自己的兴趣是什么，做好职业规划，然后朝着这个方向努力。你现在是数据库分析岗位，如果你对数据库分析有兴趣，可以继续深入学习数据分析的知识，如：各种复杂SQL、python、R语言、BI、Excel等，高级的数据分析师也是很有钱途的，不过要忍受经常不断的写各种复杂SQL，挺费脑子的。
如果不喜欢数据分析，也可以转行做mysql数据库管理，也就是dba。不过要深入学习mysql内部的原理，事务、锁、innodb原理等等，遇到问题及时的排查[_a1***_]，还有其他一些nosql，如redis、mongo都需要了解。工作要做到24响应。
其实要朝着哪方面发展，并不在乎你现在是什么岗位，只要感兴趣并且想学，什么时候都不会晚。
29岁转行做大数据分析师晚不晚？
谢邀。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？
大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是***性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。
30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……
可能有很多原因想让你在29岁转行，兴趣？赚更多钱？实现当初的梦想？无论何因，遵循内心，志存高远，脚踏实地，一切都可以重来。
谢谢大家。
29岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。
为什么这么说？29岁将近30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升***，为达成目标放手一搏。
身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：
1、统计学知识
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。
2、分析思维的练习
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
3、数据库知识
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
4、业务学习
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
5、开发工具及环境
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具J***a、python等等语言工具。
其实做为一名大数据分析师是相当烧脑的。单纯的数据方面能力远远不能达到岗位需求，业务和统计知识的学习也是必不可少的。所以如果你已经认准大数据分析师这条路，就请坚定不移的走下去，并未为之不断奋斗，努力前行！
谢谢邀请！
对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。
随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。
大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。
随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。
对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。
目前***用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以***用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与J***a相比都具备一定的优势。
人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
谢邀！
学习永远都不晚啊！而且现在职位火，工资给的高。以后一个月的工资就够你报班的学费了。
你才29岁，那谁扬州八怪之首五十多才开始学画画的人家名留千史了都
想要多了解可以给我留言
如何转行数据分析师
近年来，各大平台开始炒起了“数据分析”热，导致有不少小伙伴来问我：做数据分析师有那么好吗？如何转行做数据分析师？学数据分析难不难？
我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。
但是实际的“转行”是远比这残酷的。
“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。
很好，你已经意识到转行的残酷了。你放弃了现有的，也心态和身体都下沉做好了起跑的准备了。下一步，就是精准地找到那扇门：进入数据分析师世界的大门。
注意“精准”这个词。那一定是旁边那些形形***的门你都不选，而选了唯一的这一扇门。为了找到这扇门，你经过了无数次的百度搜索，论坛搜知识点，然后在判别上去伪存真，最终找到了进入数据分析师这条正确的大门。
那如何找到这扇门呢？
高度概括就两件事：工具+方***。工具从初级到高级的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 算法等。
你需要做以下几件事：
1. 掌握数据分析工具
到此，以上就是小编对于大数据分析师职业发展道路的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析师职业发展道路的5点解答对大家有用。
