34歲轉行數據分析師靠譜么?
先說一下自己的情況,化工專業,工作12年,現在在一家國企做統計分析方面工作,前期干過幾年調度員,目前稅錢工資也就10k多一點。考慮轉行的原因,是因為單位要搞競聘上崗,所以想給自己留個後路。計算機方面:EXCEL比較熟練,函數、透視表、VBA都沒問題,統計報表基本上都可以做到輸入一個日期全部自動更新。年前開始學習ACCESS,目前會簡單SQL,ACCESS VBA樹形圖什麼的,另外VISIO比較熟練,可以用SHAPESHEET和VBA做一些初級的二次開發。下圖是我做的一個ACCESS個人小資料庫。聽過一點兒PYTHON入門視頻教程,最近在學習R語言。對數據可視化比較感興趣,研究過ECHARTS,帆軟,ACCESS和R最感興趣的也是圖表這塊。這樣的條件可以轉數據分析師么?如果可以轉哪個方向好,希望有經驗的大牛能給些建議。
先回答問題:可以轉,但具體是否靠譜,取決於你的學習能力、新事物接受能力等!
從你的技能方面看,你轉做一個分析師應該沒什麼問題,能應對80%以上的數據處理問題。但要真正進入這個行業,你可能會遇到以下幾個難點:
(1)你自己的年齡偏大,是否願意從底層一點一點做起?轉行意味著你要拋棄你以前幾乎所有的資源、經驗,你的領導可能比你小很多,你剛開始做的事情可能也會比較雜亂,偶爾也會加班,你自己是否能坦然接受?
(2)這裡默認你要進入互聯網行業的數據分析行業,畢竟互聯網的薪資比較高。你在國企呆的時間比較長,能否更快更好的接受互聯網行業的種種現象,也是你需要考慮的。比如加班,比如扁平化管理,比如結果為導向,比如節奏快等等。
(3)除了你的技能(python、R、echarts、帆軟、Excel等)之外,要做好一個分析師,還需要深入某個行業,還需要寫作能力。很少有分析師是全行業分析師,一般都是旅遊行業分析師、電商行業分析師等等。這就是需要較高的學習能力,能快速了解某個行業最近5年,10年的大體情況。
個人拙見,希望你轉行順利!
(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(大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」
說點勵志的話,畢竟你現在是餘生中最年輕的時候。加油!
比較難。你現在具備只是一些數據分析的硬技能,而且在工具和程序的使用上還並不具備優勢,也沒有什麼行業背景。公司招個學統計分析的應屆研究生、或者是有個1-2年工作經驗的本科生就能完全cover你的能力,而你已經34歲,論工作激情和吃苦耐勞,你都不具備優勢,融入上也存在一定風險,so用人公司為何要招你呢?這麼難的備選方案,還不如全力以赴應對現在公司的競聘吧,凡事總想著給自己留後路,就是還沒上陣就打了折扣了。
我也是化工專業,調度員,在考慮轉做數據分析師,有興趣可以聊聊。
不管怎麼樣,有這個想法就要全力以赴去拼搏,試過了如失敗,那就知道哪些地方不足,那爬起了繼續跑,加油,機會是給做著準備的人的。
同齡人,你好。
覺得不必要糾結,人生不就是想做什麼就去做什麼。(不危害別人的前提下)你來知乎問,不就是想得到一個答案,好堅定你的信念。只要想做並去做,什麼都可能的(排除極端目標)。
數據分析師從分析角度說,感覺經驗和業務理解,結果表達上足夠,從數據角度說,分析工具,分析方法,結果呈現等等需要準備很多。可以做一個數據分析的實例感受一下啊!
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