近几年市场上对数据分析师的需求是 [居高不下] 。我周围有很多传统行业的小伙伴都开始着手转行，也有已经转行成功的。我相信未来十年内数据分析仍旧是吃香的岗位，因为各种软硬件的升级，数据存储能力，计算能力升级必然导致庞大的数据需要规整处理，企业面临着的问题不是找不到数据，而是如何利用在海量数据中甄别最有价值的数据，从而促进增长。
相对其他行业，数据分析师岗位缺口仍旧很大，国内外统计数据都有显示分析师人员缺口上百万。找工作学历并没有特别限制，只要你符合公司招聘的基本需求（入门通常要求掌握 EXCEL/SQL/基础统计分析方法）。
就业前景短近几年还是不错的。但几年后数据分析师这一职位也将会[面临挑战]，为什么？
资本都是逐利的，人力资本也不例外。正因为这个行业仍旧处于朝阳时期，社会各界人才源源不断涌进这个领域。我们看到各种分析师培训机构如火如荼的开展，各种分析师准入考试的兴起，最最亮眼的就是人工智能融入到大学的各个专业种。看到这里，大家有没有想到某个时间段“会计从业培训”，“会计从业资格证”，“注册会计师考试”这样的一个画面。因为本人商科金融学专业，对大学各类会计相关证件考试印象尤为深刻。理工科类的估计也会有体会“C语言”，“C++”。
但当上述技能已经成为一种通用性技能时，分析技能就不再是一项专长了——人人都是数据分析师
未来的分析当然不局限于分析本身，要想让自己利于不败之地一定要在某个领域做深。比如你是金融分析师，那么就专注于金融领域；再比如你是做用户行为的，那么就专注于用户画像，用户行为分析等。
还有一种可能就是，随着数据分析更专业化，不具备数据分析师的大公司大厂可能会选择一些数据外包类的工作。假如你在一家外包公司做数据分析，那么沟通能力，解决问题的能力就需要高于一般水平。
如果你是那种能够 [通过现象看本质] ,有良好的沟通能力的话可以外包公司和咨询公司倒是很不错的选择。
总而言之，如果你入了数据分析的坑就好好钻研下去，现在学习仍旧为时不晚。未来在各个岗位都有要用到数据分析的地方，譬如：数据+运营、数据+产品、数据增长团队等。
作为过来人，赠给大家学习图谱，大家可以按照这个图谱学习。涵盖工具，商业分析方法论和数据分析方法论以及深度学习的一些方法。
个人感觉，数据分析三个类型以及各自需要掌握的知识和程度。
[基础工具]：EXCEL/SQL/SPSS；
[知识内容]：统计学基础（方法论）
2. 商业数据分析师
[基础工具]：EXCEL/SQL/SPSS+Tableau或R 二选一
[知识内容]：统计学基础（方法论）和 商业数据分析（方法论）
3. 数据挖掘/数据专家/算法工程师
[基础工具]：EXCEL/SQL/SPSS+Python 或R 二选一
[知识内容]：统计学基础（方法论）、商业数据分析（方法论）、数据挖掘-深度学习，神经网络
祝你好运 ! 我的专栏里有相关材料。有兴趣的同学可以关注 @QQ ZHOU .
这样的情况下，我个人感觉那就找一些培训课程或者培训机构去学习。在自己经济能力范围内，该花的钱还是要花的，毕竟投资自己不浪费。
我刚入这个行业就报过CDA初级，当时虽然自己已经是科班出生，但是感觉还是要证书傍傍身，稳妥...
后期感觉在数据分析师行业，证书只是其次（或者说只是敲门砖），最关键的是CDA的培训课程内容价值...从课程中获得了什么？对工作是不是有帮助？目前我已经是持证人，并且已经报考数据科学家相关课程。拿证只是结果，我看重的是课程的价值，CDA课程是非常系统的，并且其中不少内容是实战项目的缩影。
CDA的三个等级划分也是针对性的，初级分析师适合在技能方面要求不那么强，一般会sql、可视化工具就可以，而越到后面就数据挖掘和算法。在CDA LEVEL 2 阶段还有一些大数据hadoop，spark的内容，对于以后希望扎根做数据这块的人员还是非常友好的。
尽管网上对ＣＤＡ这个证书看法颇多，但个人感觉还是要看自己的个人需求吧？不要被一些商业竞争，网上信息蒙住了双眼，先了解一下，再确定适不适合自己。话说对于培训及费用的事情，我和我爱人也是各观点。我的观点是培训虽然花点钱，但节约了时间成本／找专业人监督和指导，利大于弊；而我爱人是个死磕，坚持自己学习自己考证，最终一个证书花了４－５年（期间因工作太忙耽误了）。反正我两在这档子事情始终没达成一致，哈哈哈．．．
大家有兴趣可以去官网搜一下。
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最近收到很多小伙伴私信给我，咨询转行数据分析的问题。首先，感谢这些小伙伴的信任。
我总结了一下几个常见的问题？文章最后也提到在什么情况下你可以考虑转型。
问题1：什么经验都没有，已经3*了，有没有可能转型数据分析？
这个问题背后的原因，我个人解读为：1）自己年纪稍许大了些，担心转型后拼不过小年轻，最后花了很多经历，但并没有达到效果；2）没有经验，学习数据分析要花多长时间？会不会等我成专家了，这个行业都不景气了；
很多行业都有广度和深度发展两条路子，数据分析也不例外。如果时30岁以上的朋友，我个人不太建议完全抛弃以前的经验入行数据分析。因为，现在市场上数据分析新生力量已经逐渐被应届生取代，在未来他们是企业重点培养对象。而对于刚转行数据分析的你而言，想要与这些新人拼学历，拼精力还是有些心有余而力不足的。
所以，如果可以的话，建议选择自己所熟悉领域或者专业的数据分析岗位。
比如，一个做房地产的朋友想转行数据分析，那就可以选择房地产方面的数据分析。对口的公司比如链家，小猪二手房等等。从自己熟悉的行业入手往往更容易拿到企业offer。
再比如，你之前是一家超市的财务，那对于超市的货物单，供货流程就会比较熟悉，那么，如果你选择一家成为大型超市或者供货商的数据分析师就比一般人有优势。
现在为什么数据分析辣么火呢？因为数据思维逐渐植入各行各业了。我并不认为数据分析是个职业，任何人都可能是他行业中擅长数据的专家。转行数据分析师，一定程度上是学习数据分析技能，而不一定就是转行。
另外，Get数据分析技能要花多长时间？这个问题本身是个伪命题。不同人基础不一，期望掌握的程度不一样，花的时间就不一样。以普通大学生的水平来说，作为学过高数，概率论，线性代数的小伙伴，那么捡起来比较快。而且初学者并不用太多数学相关的知识。可能有高中的基础知识做基础就够了。需要补充一些基础能力，EXCEL，均值、频率、分布、概率等基础
