學數(shù)據(jù)分析好找工作嗎

　　數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)都有廣泛的運用，因為應用場景廣泛，所以企業(yè)會設定專門的數(shù)據(jù)分析崗位甚至是部門，既然有需要當然在供求關系的調(diào)節(jié)下就會讓人們的求職過程變得更加簡單，甚至不少行家在受訪過程中紛紛表示，之所以推薦數(shù)據(jù)分析課程根本的目的就是因為它足夠好就業(yè)。
 

　　所謂“足夠好就業(yè)”是什么意思?每個人畢業(yè)之后都能獲得良好的職場發(fā)展?顯然不是的，指的是“在不挑的情況下每個人都會有去處，但到底所進入企業(yè)規(guī)模如何、在職場中的發(fā)展之路是否順暢則要看到底個人的水平和實力如何”，如果不管水平如何職場發(fā)展都一樣，那反而會因為“無差別式”的就業(yè)讓很多人都不愿進步。

　　具體來說，如果對統(tǒng)計學、概率學、各種算法、軟件、系統(tǒng)都有足夠清晰的了解和把握且經(jīng)驗豐富，數(shù)據(jù)分析師往往會成為諸多企業(yè)爭相搶奪的對象，且薪酬頗高，如果只是通過自學對初級知識點有所了解，想要在求職時一路綠燈難度系數(shù)則較大。人人都希望成為前者，斬獲高薪之余又能在企業(yè)擁有絕對自由的說話權，如何才能實現(xiàn)這樣的效果呢?找專業(yè)的培訓機構(gòu)報班學習會是更好路徑，在培訓機構(gòu)內(nèi)講師所分享的不單單是純粹的理論，相反的課程設定更側(cè)重于實操。

　　第一，先跟大家介紹關于統(tǒng)計學、excel、sql、hive、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等幾個要點，這部分課程的占比大概是40%左右，授課的目的是為了讓大家弄懂包含概率、分布、線性回歸;透視表功能;select、聚合函數(shù)、關聯(lián)查詢;hive、hadoop;分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等等，這些理論的學習主要目的是為了讓大家形成基本的分析感，就是在得到超過10tb數(shù)據(jù)集的時候知道到底有哪幾個不同的可能切入方向選擇。

　　第二，實操，實操占比大，為60%，之所以需要設定高份額比例主要是因為大數(shù)據(jù)分析是一個技能崗，理論學得再好如果沒有走幾遍真實的從業(yè)流程，一切都是空談，毫無價值和意義。在培訓機構(gòu)內(nèi)講師會就到底業(yè)務的指標是什么、數(shù)據(jù)獲取要注意什么、如何剔除無效重復數(shù)據(jù)、各種軟件語言使用在哪個環(huán)節(jié)步驟做說明，因為將理論融入實操所以在不停就過去已經(jīng)被分析、得到可視化結(jié)論的真實案例中大家能積累到越發(fā)豐富的經(jīng)驗，一畢業(yè)就能具備崗位從業(yè)的基本要求和技能。

　　總的來說，數(shù)據(jù)分析相關工種的行業(yè)大環(huán)境不錯，前景大好，但如果想要獲得更高薪酬、在行業(yè)中走得更長走得更遠，還是需要掌握更多大數(shù)據(jù)分析技能，系統(tǒng)地學習數(shù)據(jù)分析課程，是我們轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的較佳途徑。