转行大数据分析面试需要

xiaofei
大数据分析
2024-11-27 05:24:20
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接下来为大家讲解转行大数据分析面试需要，以及大数据分析面试好过吗涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、自学转行数据分析类岗位需要掌握哪些知识框架?
2、您好,我想问一下您零基础转行学大数据情况怎样?我也是机械的,2015年...
3、程序员转行做大数据可以吗,会有什么困难吗?
4、大数据专业成热门,该如何转行做大数据分析师
5、工作两年,想转行做数据分析,不知道路怎样走
6、转行数据分析师后悔了?

自学转行数据分析类岗位需要掌握哪些知识框架?

1、数据库语言SQL SQL语言作为一门编程语言，是数据分析师的必备能力，也是数据分析师必须要熟练掌握的基本功，可以作为数据分析的入门学习内容之一。对于SQL语言的编程基本特性，初学者们首先需要掌握基础的查询语句，从而进行复杂查询的学习。学习期间，不要忘了穿插各类函数的使用，如聚合函数、数值函数等。

2、数据库能力，起码理解数据库的构架并懂得如何与数据库交流，获取所需要的数据。懂得SQL语言是基础。2）数据整理能力，熟悉数据结构，懂得如何清理数据，重新整理和组合数据。Python是很好的入门语言。3）数据分析能力，了解统计相关概念，运用统计工具将枯燥的数据转化为具有价值的结果。

（图片来源网络，侵删）

3、数学知识。数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

4、数据分析需要学习以下几点：统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。

5、数理统计和数据运营方***是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。数据运营方***实际上是学习各个行业所运营的分析模型。

（图片来源网络，侵删）

6、对于编程的学习，首先要学习SQL，掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

您好,我想问一下您零基础转行学大数据情况怎样?我也是机械的,2015年...

1、一般而言，对于有专业基础（计算机、统计学、数学等相关专业）的同学，入行需要3个月以上的学习与准备时间；而对于非专业背景的转行者来说，入行可能需要更久一点，建议6-12个月的预留时间是合理的。而要成为一个熟练的大数据从业者，2-3年以上的项目和行业经验则是在所难免。

2、大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。

3、如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。

4、学大数据需有编程基础，大数据开发或应用不必要用Java，可以Python，Scala，go语言等。但还是建议一下零基础的人从Java基础开始学起。可以把Java语言作为第一个入门语言，因为学习Java的人很容易就能够转移到其他领域，包括大数据。

5、基础学大数据是有一定难度的。因为对从业者有较高的思维逻辑思维能力和数学基础。对于一些有一定大数据基础的同学来说，会更容易些。不过关于这个问题不能一概而论，需要根据实际情况进行分析。另外大数据行业对学历和技术要求比较高，至少需要大专及其以上的学历水平。除此之外还需要符合用人单位的技术要求。

6、转行学大数据好就业，但是零基础转行更建议转个当下最具发展前景的，相比之下，Web前端开发有着更明显的时代特征，特别是互联网+政策的提出，催生出了更大的就业空间，呈现出爆炸式的增长，带动了Web前端开发行业的兴起，所以转行学前端会更好就业。

程序员转行做大数据可以吗,会有什么困难吗?

程序和大数据是两个东西联系不是很多，如果一个程序员想要转行做大数据的话，困难挺多的，但也不是不可以。其中主要的困难包括这几天跟大家分享一下。需要学习的东西特别的多，大数据是包括多个方面的，比如说收集，储存，治理，组织，管理等等。而一个程序员只弄了一两个部分而已。

完全可以，有生物博士毕业后，从事大数据云计算工作，有经济学的从事大数据分析挖掘工作，也有市场营销的从事大数据运营工作的。大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。

随着近年来中国互联网市场环境不断壮大，很多数据工程师都是从程序员等升职而来，因为有一定的基础，学起来不是很难，所以程序员转行做大数据工程师，还是很不错的选择。再有就是中国大数据技术还处于萌芽状态，因此，现在正是学习大数据技术的最佳时期。

大数据发展前景空间更大 java经过多年发展，目前基本处于饱和状态，对于新入行的人来说，竞争比较激烈。大数据分析、大数据开发等大数据人才成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平高。

大数据专业成热门,该如何转行做大数据分析师

大数据分析工程师主要的工作内容是进行大数据分析和呈现，大数据分析目前有两种主要方式，分别是统计学方式和机器学习方式，所以要想从事大数据分析工程师岗位，需要具有扎实的数学基础和程序设计基础。不少数学专业和统计学专业的职场人，可以考虑转型大数据分析工程师岗位，目前该岗位的人才需求量还是比较大的。

Excel 零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。（2） Mysql SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。

第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。

兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。

工作两年,想转行做数据分析,不知道路怎样走

现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。

最后，心态决定高度。数据分析需要细心、耐心和冷静，因为数据处理的准确性至关重要。同时，独立思考和换位思考的能力将助你从不同角度洞察业务，提出有价值的见解。

学习SQL数据库语言，这是获取数据的关键技能，尤其对于大型数据集。掌握数据可视化与商业智能技术，让数据展现更具艺术性和洞察力。熟悉数理统计学，了解数据背后的方***，提升分析技巧。熟练使用数据分析软件，如SPSS，快速处理数据。

坚持与不放弃转行过程中，面对多次失败和拒绝，我坚持不放弃，不断优化自我，最终成功。扎实技能企业需要的是能满足其需求的真正人才，因此，我努力提升自身技能，尤其是数据分析的基础技能，以证明自己。

转行数据分析的可行性因人而异，取决于现有的专业背景和兴趣。Excel、SQL和Python/R/Matlab是基本工具，程序员和有业务经验的岗位如市场、销售等更容易适应。财务、人事等岗位也有转型潜力，但行政和文案等职位可能需要更多努力。行业热度虽高，但并非只有高大上的工作，更多的是基础操作和持久的努力。

我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。