李逍遥

如何成为一个年薪50万以上的数据分析师?

李逍遥 职业规划 2018-04-20
 如何成为一个年薪50万以上的数据分析师? 职业规划

导语:十年资深数据分析师告诉你正确入门数据分析,成为一名年薪50万以上的数据分析师。

文/ Priscilla

自大学零基础从市场营销专业,转行到数据分析行业,至今已有近十年的工作经验,我的经历可以写成一本书了。最初是完全零基础小白,当决心转行到数据分析后,每天凌晨四点半起床恶补高数线代,统计学概率论。基础打牢后,又开始疯狂敲代码,撸项目,整日沉迷于编程不能自拔。

 如何成为一个年薪50万以上的数据分析师? 职业规划

到后来,成为数据分析的职场新人,不断跳槽,积累经验,升职加薪,最终得到一份梦寐以求的工作,也实现了年薪50万的小目标。

为什么选择数据分析

答主当初之所以选择数据分析,是因为随着数据逐渐变得廉价,分析仍然稀缺,高校毕业生数量远远无法满足行业需求。毫无疑问,数据分析师是当今最具发展潜力的职业。入门月薪就已达到8K以上,5年工作经验一般不会低于22K/月,当你做到team leader,规划主导一个项目的时候,基本上就是年薪50万+了。

技能要求

想成为年薪50万的数据分析师,必须具备以下技能:

算法:统计学,高数线代,模型理论等基础知识将是解决任何数据问题的地基。无论多复杂的数据实验以及算法模型,离开他们都无从谈起。

编程:数据获取,清洗,处理,挖掘,存储必不可少的工具。同时,熟练的码出code将会为你省出大量的时间和精力。

可视化:将编程挖掘到的信息,灵活直观的展现出来,呈现给非数据分析行业人员,为下一步决策提供理论根据。

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避开弯路

直至2016年,教育部才批准三所高校开设数据分析相关专业,这意味着如今市场上没有科班出身的数据分析师。不要慌,大家都是依靠自学转行的,可见培养强大的自学能力,对转行来说多么重要。

然而,网上有太多的免费资源,动辄几十个G的网盘分享,然而我们犯的最大的错误是把收集当学习,把信息当知识,于是最后只剩下存得满满的空虚感。

珍贵的永远是付费的,最大的学习成本永远是时间。免费资料通常内容陈旧,逻辑混乱,学起来无从下手,一筹莫展。所以,当遇到「扫码送史上最全资源」时,一定要注意甄别,毕竟在高速发展的互联网时代,不能用原始方法去学习了。

正确的学习路径

给大家分享我学习的思路,按照:理论-编程-实践的顺序来进行,会让你的学习循序渐进,事半功倍。

Part 1 :理论

理论学起来往往比较枯燥,但若想打下扎实的数理基础,也必须吃得苦中苦。

推荐几本好书:

《深入浅出统计学》、《商务与经济统计》、《数据挖掘概念与技术》

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这几本书写的都很有趣,安下心来读完后,会形成比较宏观的统计学框架和数理思维,从更高的角度看问题。

此外,BBC纪录片,如数学的故事,统计的乐趣等,都可以在业余时间刷一下,学习娱乐两不误。

学习网站:

可汗学院公开课:概率论 麻省理工毕业生创立,讲课节奏明快,思路清晰,逻辑性强。

Coursera:计算导论 知名的学习网站,内容很多很足。

Udacity:统计学基础 应该是统计学网课中最全的了,包含了抽样分布,假设检验等,讲课风格很有趣,包办了我的统计学入门。

基础理论是未来工作的根基,这句话每行都适用。所以理论万万不可忽视。

Part 2 :编程

尽管有很多编程语言,但是在数据分析行业,主流还是SQL,R,python。SQL主要是存储数据,R和python各有所长,配合使用。

SQL:

《Database Management Systems 3rd Edition》

《数据库原理》

Udemy:数据分析技能速成 Microsoft SQL

python&R:

《利用PYTHON进行数据分析》与pandas是同一个作者,这本书可以帮你入门numpy,pandas,matplotlib,但是要注意,代码不要看一遍就觉得都会了,动手敲一敲会有不一样的体验。

《统计建模与R软件》 薛毅老师的经典作品,融合了统计与编程。

廖雪峰python 业界大咖,以生动有趣著称,但缺点就是缺少互动性,有问题找不到老师答疑。

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Udacity:数据分析 硅谷旗下的产品,在专业性方面毋庸置疑,从基础函数讲解,到如何利用python和R进行数据清洗挖掘,以及两种语言如何配合使用。配有助教24小时指导,用户体验不错。

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Part 3 :实践

此时的你已经兼顾了统计思维,数理知识,和数据清洗挖掘,可视化的能力。但是想成为一流的数据分析师,这还是远远不够的。你还需要在大量的项目中积累经验,打磨实际操作能力。

Kaggle

可以观摩大神是怎么撸比赛的地方,会产生为什么世界这么大,而我这么渣的想法。

Udacity

Udacity的亮点之一就是会配上大量的项目进行训练,并有老师逐行审核代码,把你的作品打造成专业水平。

无论看别人做过多少遍,不如自己上手挖掘一遍。实践过后,才能实际体会到什么是数据分析。

学习心得

最初深受网上那些「转发赠50G资料」所害,在图书馆刷劣质资源,又枯燥又混乱,差点上演一幕从入门放弃。后来终于意识到,人与人之间的差别在于平台和认知,对于一个志在转行拿高薪的人来说,最宝贵的是时间,付费学习实际上是花钱买时间,花钱买行业最顶尖的知识和技能,看到的世界也就会更远更宽广。

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横向对比了好几个在线教育平台,慕课网虽然完全免费,但是课程形式上略有陈旧;网易云课堂和Coursera不愧是知名充电网站,内容丰富,讲课节奏明快,但是作为与名校合作开发的课程,更偏向于学术钻研,而且后续服务欠佳。

Udacity顶着硅谷的光环入华,诚意满满,在国内上线第一天,就宣布与优酷、滴滴出行、京东、新浪、谷歌亚马逊达成人才方面的合作,在招聘时,这些企业将会优先录用通过Udacity纳米学位的用户,对于零基础转行的人来说,明显是不错的平台和跳板。

尽管Udacity刚入华时,沿袭硅谷的英语授课是不少学习者的屏障,并且网络环境拥堵,但近些年不断努力汉化,课程大部分都推出了双语教学,还有项目考核和代码一对一审阅服务,通过项目练习去模拟数据分析的实战过程,在老师的帮助下提升代码的规范性和简洁性。此外,Udacity最大的亮点是与名企合作开发的课程,更注重培养工作中解决问题的能力。

合作企业

Udacity介于培训和自学之间的中间态,既可以学到来自硅谷的标准数据分析流程和思维,节省大量时间,又给你留了足够的空间发挥和延展,培养强大的自学能力。这两方面,都是想拿高薪必不可少的思维。

确定职场方向

具备数据分析的能力后,你还要确定职场方向:

数据分析师

通过分析数据,可视化展示,将结果转化为切实可行的商业方案,为公司的决策提供依据。偏重于数据挖掘与沟通交流。

数据工程师

将数据整理,存储,方便其他人查询,主要负责数据库结构,数据建模,质量审核等后端工作。偏重于数据库和编程语言的技能。

数据科学家

解决一切数据分析师解决不了的问题。偏重于数学,统计,算法和模型的开发。

所以,在学习阶段,了解自己喜爱的岗位所需技能,有针对性的去学习;在求职阶段,了解自己的特长与优势,选择对应公司的分析团队。

最后送大家一句话:种一棵大树最好在十年前,其次是现在。

— 完 —

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