经验分享丨我是如何零经验转行数据分析的?

人工智能53

感觉这两年势头不好的行业越来越多。起初,教育行业崩溃,随后房地产和汽车行业也逐渐陷入低谷。市场上的“灵活用工”朋友越来越多。很多人不禁思考,他们现在的行业和工作能否长久,很多人已经开始计划在另一个行业重新开始。

[En]

There are more and more industries that feel that the momentum is not good in the past two years. At first, the education industry collapsed, and then the real estate and automobile industries also gradually went to a low ebb. There are more and more "flexible employment" friends in the market. Many people can't help thinking about whether their current industries and jobs can last for a long time, and many people have begun to plan to start anew in another industry.

经验分享丨我是如何零经验转行数据分析的?

我碰巧是一名数据分析师,两年前刚刚转行。我有一些转行的经验和大家分享,可能会对想转业的人有所帮助。

[En]

I happen to be a data analyst who just changed careers two years ago. I have some experience of changing careers to share with you, which may be helpful for people who want to change jobs.

  1. 确定目标,提前学习

我刚开始是做运营工作的,在工作中逐渐接触了一部分数据分析的思维,当时用的比较多的是Excel这样仅仅和数据分析擦个遍的办公软件,但是后来公司各种风声传倒闭裁员,让我开始思考起后路,于是我第一时间选择了当时比较火且自己稍有了解的数据分析。

起初我有一个好主意。我想在一两个月内学习数据分析的相关知识,然后立即转行,但实际上,我花了三个月的时间。幸运的是,在前一家公司离开之前,我就开始准备了一段时间,所以在公司裁员一个月后,我立即投入了新的岗位。

[En]

I had a good idea at first. I wanted to learn the relevant things about data analysis in a month or two, and then change my profession immediately, but in fact, it took me three months. Fortunately, I began to prepare for a while before the previous company left, so a month after the company laid off a lot of staff, I immediately threw myself into a new position.

  1. 按捺住寂寞,踏踏实实努力

很多人在转行时会遇到一个误区,即从一份低门槛的工作换到另一份。诚然,做销售的天才可以一夜暴富,但并不是所有的人都是天才。一般来说,进入这份快速入门的工作会让你面临比其他行业多很多倍的竞争压力,你的收入不一定高而不稳定。

[En]

Many people will encounter a misunderstanding in changing careers, that is, changing from one low-threshold job to another. It is true that talented people who do sales can get rich overnight, but not all of them are geniuses. In general, entering this fast-entry job will make you face many times more competitive pressure than other industries, and your income is not necessarily high and unstable.

所以相比之下,我选择了数据分下行业,并在三个月的时间里从统计学理论学起,逐步过渡到SQL、Python、R语言等待,在这中间其实学SQL那段时间我最迷茫,刚开始学一点都见不到进程,感觉学了个空气,还好后来实操提取数据之后,还是挺有成就感的。

后来刚进新公司,做的最多的也是当茶数菇hhh

  1. 如果没有勇气转行,也要一直提升自己

在我二三十岁的时候掉进舒适圈陷阱,真的很可怕。我身边有很多这样的案例。在体制里是好的,我可以一辈子吃喝,但如果你去一个稳定的中小企业,如果你挣的不少,贪图稳定,你离失业也不会太远。

[En]

It is really terrible to fall into the comfort circle trap when I am in my twenties and thirties. I have many such cases around me. It is good to be in the system, and I can eat and drink for the rest of my life, but if you go to a stable small and medium-sized enterprise, you will not be too far away from unemployment if you do not earn much less and are greedy for stability.

从数据分析的角度,我给大家的建议是不如多学学数据分析相关的技能,你不一定要去真的当数据分析师,但你如果想走一些升职的捷径,具备数据敏感度是你必须拥有的能力。一般,平常业务部门用的最多的不是敲代码,而是BI软件做可视化报表,我身边就有一些客户的BI玩的比我都溜,他用的就是Yonghong Desktop,一个免费的BI软件,做的可视化大屏还有报告贼专业,关键他还没学多久。

桌面智能数据分析工具_Yonghong Desktop数据分析软件-永洪科技

无论如何,如果你真的打算转行,首先要观察市场,不要从一个洞掉进另一个洞,不要因为找不到工作而凑合,否则你就走不了很长一段时间。

[En]

Anyway, if you really plan to change careers, you must first observe the market, do not fall from one hole into another, do not make do just because you cannot find a job, otherwise you will not be able to go for a long time.

Original: https://blog.csdn.net/weixin_64766716/article/details/122959504
Author: 职业王老师
Title: 经验分享丨我是如何零经验转行数据分析的?

相关文章
【语音降噪】Denoiser(Pytorch) 人工智能

【语音降噪】Denoiser(Pytorch)

啊哦~你想找的内容离你而去了哦 内容不存在,可能为如下原因导致: ① 内容还在审核中 ② 内容以前存在,但是由于不符合新 的规定而被删除 ③ 内容地址错误 ④ 作者删除了内容。 可以到 建议专区 反馈...
CRF条件随机场 人工智能

CRF条件随机场

有向图和无向图 在正式进入Linear CRF的介绍之前,我们先来看一下有向图和无向图之间的区别 有向图 我们之前介绍了HMM模型,HMM模型就是一个有向图模型 如图,我们来看一下如何计算有向图的联合...
TensorFlow框架搭建 人工智能

TensorFlow框架搭建

TensorFlow框架搭建 安装anaconda。选择最新的版本进行安装。 anaconda下载地址 在conda环境下搭建TensorFlow框架。 TensorFlow框架的cpu版本安装是比较...
如何查看GPU的计算能力? 人工智能

如何查看GPU的计算能力?

如何查看GPU的计算能力 一、计算能力是GPU的固有属性 二、常见的GPU计算能力 一、计算能力是GPU的固有属性 GPU的计算能力是不同型号的GPU的固有属性,和cuda版本无关。 想要知道GPU计...
微信接口API 人工智能

微信接口API

微信AI接口由微信智聆语音团队、微信翻译团队与公众平台联合推出的AI开放接口,首期开放语音转文字、文本翻译接口,为开发者AI赋能。 语音转文字接口 提供中文普通话、英文语音转文字服务。 文本翻译接口 ...
知识蒸馏算法原理 人工智能

知识蒸馏算法原理

知识蒸馏算法原理 " 蒸馏"的概念大概就是将本身不够纯净的水通过加热变成水蒸气,冷凝之后就成更纯净的水 知识蒸馏同样使用这种原理,将不太纯净的"知识"通过"蒸馏"的方式获得更加有用或者纯净的"知识" ...
通俗地讲解目标检测中AP指标 人工智能

通俗地讲解目标检测中AP指标

声明:以下内容全是我的个人见解,如有问题,欢迎指正! AP(Average Precision)即平均精度,是目标检测中的一个常用指标。 一、准确率和召回率 说道AP,那不得不提准确率和召回率。首先我...