转行数据分析师后悔了（想转行做数据分析,需要做哪些准备）
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我也已经25岁其实就有转行的打算了，想转数据分析大数据行业，我大学本科是和这个专业相关的，
读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。
两年银行数据分析从业经验，跳槽后会有更好的发展吗？
两年银行数据分析从业经验，跳槽后会有更好的发展吗？题主具备两年银行数据分析从业经验，说明您的专业和技能还是可以的，如果打算换一份工作，我觉得还是可以继续应聘银行的数据分析师。假如您选择自己并不熟悉的行业，那么您还得从零开始做起。不仅工资待遇较低，而且还得花费更多的精力才能与职位的需求相匹配。毕竟银行的业务跟外面的业务差别还是很大的，而且银行内部不乏金融人才。对你来说，当然是应聘银行的数据分析师会更好。
另外，金融公司和普通互联网公司也不错。如果您想要进这些公司，就需要在简历上大下功夫，一定要突出你的优势，其中就包括数据分析技能，这样才能顺利进入高薪岗位。如果你对银行业务很熟悉，市场上也会有许多卖数据系统、分析类产品的乙方公司来联系你，他们都需要懂银行业务的人。您也可以接这类活，比如跳到乙方做项目经理、售前咨询顾问等等，毕竟您对银行业务的理解能力会高于其他非专业人士。据我了解，这些岗位的薪资待遇都还是比较优渥的。
不过，在此提醒一下题主，在职场中频繁跳槽的人往往是不会受老板欢迎的。如果每天胡思乱想没有沉淀，望着这山比那山高，那么，您在自己熟悉的领域做不到精益求精。其实金融业务知识的构成是很庞杂的，您需要在实际工作中慢慢积累，时刻跟上时代的脚步。您不仅要具备基本的理论基础，例如货币银行学、各种金融工具、公司理财等，还要时刻关注财经新闻，了解金融行业的发展趋势，这些会让你的数据分析更有目的性和针对性，也更容易深入本质。假如你有实力，完全不需要自己跳槽，会有很多企业老板来挖你。
转行数据分析师后悔了？
转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想！但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重…… 时下的大数据时代与人工智能热潮，相信有许多对数据分析师或大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊！毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。下面对于希望转行数据分析的零基础小白们，在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能，都是一脸茫然。因此本文给出一些建议，针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心！ 一、知识储备 数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。 1)数学与统计基础： 数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。 2)分析工具： 掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。 3)SQL数据库语言： 数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。 4)编程语言： 数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。 5)机器学习算法入门： 如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。 二、行业分析 在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。 1)数据分析师 从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。 2)数据挖掘工程师/算法工程师 利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。 3)数据开发工程师 设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。 4)数据产品经理 主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。 三、心态历练 1)一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。 数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。 2)具有独立思考与换位思考的能力。 数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，要有自己独特的见解，扩大自己的思考范围，提升洞察力。同时要换位思考，从多角度看待数据和使用数据。不同的人，不同的角度看问题都能得到不同的效果。
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