在職狀態下，利用工作之餘自學2年，轉行互聯網數據分析師，可行嗎？

01-07

首先先說一下我的基本情況吧，某985管理科學與工程小碩畢業剛一年，現在在某運營商國企上班，適應了一年感覺不合適，準備轉行。研究生做過一個數據分析自然科學基金項目，用過工具的SPSS，Smart-pls，會做基本的因子，相關，回歸，結構方程，發過一篇國際期刊，本科學的是信息管理，因此資料庫，數據結構，編程有一定理論基礎(等級考試水平)，但由於研究生三年幾乎沒碰過編程，已經很生疏了，目前來說有幾點困惑
1、我現在在職，我想利用晚上和周末時間自學2年左右，然後出去找一個數據分析師的工作，這個計劃可行嗎？(之所以要兩年，因為今明兩年有一些自己結婚，裝修的事情)2年後，年齡已接近30，再去應聘互聯網或者相關企業數據分析師的崗位，年齡會不會成為制約？
2、假設我2年後「學有所成」，有三年不相關的工作經驗（現在的工作內容和數據分析不相關，而且公司內調至相關部門難度極大），帶著自學的統計學知識，SPSS，R，python, SQL這些技能去應聘，而沒有實際的相關工作經驗，外面的互聯網公司會認可我嗎？
ps.之所以選擇互聯網作為目標,主要是大部分的互聯網企業還是數據驅動的吧，對數據的重視程度應該會比傳統行業要高很多，至少比我現在所在的行業要高

謝邀。

題主你的情況跟我很像，我給你講個故事。

我本科是信息管理，學校里教的還是C語言和Foxpro，畢業後就到了某大型國企（其業務歸交通運輸部某局管，其資產歸財政部管，最近剛有中央巡視組進駐，具體是哪一家，你猜？），人在業務部門，運氣比較好的是這個部門負責的業務跟數據有關係，因此我能接觸到一些企業的基礎數據和運營數據，這才開始對數據分析感興趣。

後來公司跟另一家外企做戰略合作，在數據方面有合作項目，承蒙領導賞識，我就被弄過去負責那個合作項目的日常溝通和執行了。一年多的時間，學了很多理念性的內容，但自己動手的時候幾乎沒有，所以直到這時我還不太會編程。後來，企業內部工作調整，數據相關的業務邊緣化，我又做了半年的業務經營分析，覺得把領導的情分還的差不多了，於是毅然從國企裸辭，奔向互聯網數據分析師之路。

找工作找了兩個月，期間把Python和SQL補全了，最大的感受就是：互聯網公司嚴重歧視傳統行業出來的人。我當時好歹也是5年工作經驗，4年數據分析經驗，帶過團隊帶過項目的人，面試時候基本上要被評價「我覺得你們傳統行業的人不了解互聯網行業」，甚至有個別公司面試完了就一句「我們覺得你英語能力不行」就打發了，天可憐見，你們面試時候根本就沒讓我說過英文好么……當然，這是兩年多以前的事，現在是不是還這樣我就不知道了。

最後進了某家分類信息網站做運營工作，內部亂的要死，說是數據驅動其實就是拿數據證明老闆的想法，順便幫老闆做人肉BI，我死撐著做了幾個基礎優化項目，效果顯著，但後續沒人支持了，萌生去意。幾個月後，被前Leader從知乎上發掘出來，一周時間做了一份數據報告，成功跳槽到百度，直到現在。

講這麼長的故事，就想告訴題主三點經驗：

一、確定你對數據分析是真愛，而不是僅僅為了改變當前處境。我當初是放棄了國企集團總部的安穩工作，就為了追尋數據分析的理想，期間被超過50人以上認為有病，而且一開始的發展也並不好，靠著20%的努力和80%的機緣巧合才到了現在這個地方，這個過程全靠理想死撐。

二、行業內工作經驗最重要，沒有的話就要想辦法展示自己的能力。互聯網鄙視傳統行業的事我上邊已經說了（順便說一句，後來我認為這種鄙視主要的原因是雙方不使用同一個話語體系，互相不了解對方），後來我在各種面試中發現，一份做好的數據報告的價值，遠高於你簡歷上寫的各種內容，因為這份數據報告給公司傳達的信息就是：我雖然沒有深厚的行業經驗，但我有能力完成公司需要的工作內容。當然，前提是你得有這能力。

三、最重要的是，你的家人要支持你，包括你的長輩和妻子。我很幸運碰上了非常好的家人，她們對我放棄國企穩定工作的行為沒有一句怨言。尤其是我老婆，全力支持我追求自己的理想。有她們的支持，我才能有現在的發展。

最後，給題主一點建議：你跟我的經歷最大的差別是你沒有做過數據分析相關工作，但你的優勢在於畢業僅一年，船小好調頭。我建議你確認自己的目標和學習能力之後，在和家人（尤其是你妻子）充分溝通的基礎上，用最短時間（建議最晚到16年春節前）建立自己的數據分析能力體系，並嘗試做一份完整的數據報告，年後在金三銀四的時候，找一份互聯網公司初級數據分析師的工作，然後趁著還沒有孩子，拚命用一年時間吸收行業經驗，快速成長，把之前一年多非互聯網工作導致的和別人的差別補回來。不要等兩年那麼長，到了30歲再去做基礎職位，基本是不可能的事情了。

以上，僅是我一家之言，請題主謹慎考慮，謝謝。

（註：本文根據知乎live「大數據人的職業生涯規劃」部分內容的分享整理而成）

一、我們先來討論下大數據（數據分析是其中一個方向）是不是值得大家從事的一項職業，如如下問題。

大數據為啥這麼有誘惑力，是否值得投入，現在進去晚了嗎？

首先，大數據企業眾多，逐步形成產業化。從08年開始，大數據就成為互聯網信息領域的大熱門。由此而來，大數據企業像雨後春筍般層出不窮。純粹做大數據服務的公司，全國就有數百家之多。另外，更有成千上萬家企業是主要利用大數據來驅動業務發展的公司。

其次，大數據人才需求量大，薪資相比其他行業遙遙領先。數萬家的企業都把大數據當做企業業務發展的制高點，都在不惜代價的搶灘大數據人才。就拿互聯網金融行業來說，不低於一萬家企業，平均每家企業都需要10人以上的數據人才，BAT就更不用說了，每家的數據人才都是以千計。據初步估計，2020年國內數據相關的各方面專業人才需求量達數百萬，缺口百萬級以上。在這樣的情勢之下，大數據人才的薪資往往都起點高，增長迅速，一個碩士畢業兩年熟悉某一類模型演算法的人員，月薪低於2萬基本上是招不到的。

最後，大數據代表未來高科技發展方向，不管是智能社會、智能城市、智能社區、智能交通、智能製造、智能理財等等，都依賴於大數據基礎，這是多麼巨大的市場和發展機遇。所以，在現階段，無論你何時去決定投入，都有非常大的機會，至少未來十年，大數據一定不會衰落。

二、我們看看哪些人可以從事大數據相關工作。看如下的問題：

怎樣的人能從事大數據工作，我是生物、材料、自動化、電信、經濟金融等非數學、計算機專業的學生，也可以做大數據嗎？

首先，我想先明確的跟大家說，完全可以，身邊太多這方面的案例了。有生物博士畢業後，從事大數據云計算工作，有經濟學的從事大數據分析挖掘工作，也有市場營銷的從事大數據運營工作的；

其次，大數據相關有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有非常簡單的工作，主要你願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到最適合你的切入點，進入大數據行業工作；

再次，關於如何找到最適合自己的切入點問題，需要全面分析個人的特質、教育背景、興趣愛好、社會關係、未來的理想目標，做出比較個性化的最適合自己的切入點切人到大數據行業工作。有些人適合從大數據分析入手、有些人適合從大數據產品入手，有些人適合從大數據爬蟲工作入手，有些人適合從大數據化運營入手，有些人適合從數據挖掘演算法模型入手，這還是從大的方面來講，還有更多小的切入點，等等，每個人的背景不一樣，切入點就會不一樣。我舉個例子來說，一位讀材料的工科本科生，個人對計算機軟體很感興趣，在校期間也曾經編寫過一些JAVA程序，對大數據也充滿好奇，其朋友的公司也剛好有大數據崗位需求，那麼他就完全可以安排好大數據學習計劃，去從事大數據技術研發工作的。

最後，要落地實踐。想辦法找到一家哪怕只有幾個人的小企業，就算沒有大數據只有傳統的數據，去從事數據相關的工作，在具體實踐項目中，不斷的學習，再逐步的調整自己的興趣愛好的方向，不久的將來，一定能找到你最想干大數據相關工作的；

在這裡，我補充說明下，關於如何找到個人的切入點的問題，如何找到進入大數據領域最佳路徑方面，以及如何落地實踐方面，由於需要全面分析每個人的職業背景、教育背景、性格特徵、興趣愛好、知識儲備、等等，是一個非常個性化的問題，在這裡，我就沒辦法一一同大家分享，如果大家真需要我幫助的話，可以在在行APP上搜索我的名字進行預約，我會在全面分析了你個人的情況後，幫助你找到一個切實可行的解決方案。謝謝！

三、 我在企事業、工廠製造等單位從事傳統信息工作多年，30大幾年齡，還能轉行做大數據相關工作嗎？

針對這個問題，我有四點建議。

第一點，要有決心。先問問自己是否能夠把大數據工作當做自己未來10年、20年甚至畢生都想從事的工作，如果是的話，那麼，就算你在傳統行業工作了5年、7年甚至10年，都30大幾的年齡，現在轉行也為時未晚；

第二點，要有信心。你是否已經習慣於企事業單位那種清閑的日子，你是否一直在傳統如製造業工作，習慣於日復一日的按部就班的做好日常工作？相信你一定不是，要不就不會在這裡聽我分享了。來這裡證明你還是有一顆騷動的心的。那麼，好，你一定也可以轉行做大數據，只要你想。拿製造業來說，雖然現在有智能製造概念，對製造行業會是一個機會，但對個人來說，傳統行業工作的升值空間還是非常有限，何況大數據代表著一種高科技術，掌握了大數據就掌握了未來制高點，智能製造也是要靠大數據來支撐，你決定轉行做大數據相關工作，我認為還是比較正確的，大數據目前正處於快速成長期，並且，至少未來十年都不會衰落，對人才的需求量非常大，薪資水平就目前來說在所有行業中排在非常靠前的位置。

第三點，要有恆心。大數據是一項技術領域的工作，需要掌握的技術非常多，你是否有恆心不怕苦、不怕挫折的去學習，把自己欠缺的基礎完整的補回來，比如做大數據研發需要你去學習JAVA基礎編程、SQL資料庫、Hadoop生態組件等等；

第四點，要有慧心。想辦法找到最適合自己的切入點，找到通往大數據職業生涯的一條捷徑。關於這一點，上面一個問題已有論述，在此就不再贅述了。

只要大家有決心、有信心、有恆心，有慧心，相信大家是一定可以轉行大數據成功的，退一萬步，就算你沒想轉行，或者最後因為各方面的原因沒有轉行成功，你掌握多一門流行的熱門的大數據技術，對你的職業發展肯定只會有好處不會有壞處的；

歡迎大家關注我的知乎專欄「大數據實踐與職業生涯」並留言，專欄會陸續的推出過往十多年的大數據工作經驗總結和我的一些研究實踐成果。如果你是大數據新人，或者想轉行進入大數據領域，或者大數據職業生涯上存在一些疑惑，都歡迎關注我的知乎live分享「大數據人的職業生涯規劃」、「數據分析師-從零入門到精通」、「大數據人的數據科學家之路」

33歲，娃兩歲的媽媽，在國企待了8年，之前做的是嵌入式軟體，現在好久沒寫代碼了，也想轉數據挖掘方向，是不是很困難？

請問你現在轉行了嗎？我現在也有此想法，希望能和您交流

參加全職培訓後轉行更快！自己摸索效率低還比較浪費時間，互聯網中2年的經驗，可是很有價值的！

可以去攻讀在職研究生呀，有學位一般公司都認可：

　在職研究生是專門為在職人士開設的一種讀研形式，一般院校都會安排學員參加周末班、集中班或者網路班，課程設置非常人性化，這樣不會影響到學員正常工作。

　　在職研究生上課形式介紹：

　　周末班：報考在職研究生的人員大多會選擇周末班，考生可以利用周六、日的時間上課，並且該方式是面授的，比較適合本地的人員上課。

　　集中班：在職研究生集中班是指考生利用節假日的時間集中上課學習，因此這種方式適合全國各地的在職人員報考，這種上課方式，考生平時以網路授課形式上課，再利用寒暑假的時間集中授課。

　　網路班：在職研究生網路班是指考生通過遠程網路進行學習，其應用範圍比較廣，也可以適合全國各地的人員報考，並且考生的學習時間也是比較自由的。

　　總的來說攻讀在職研究生不會影響學員正常工作，大家只需利用周末節假日等業餘時間上課學習。