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門檻較低,學起來較簡單,同時人才缺口大薪資普遍較高。但很多人卻不清楚學習數據分析的完整路徑與正規途徑。索然網上數據分析相關的學習資料非常多,但缺乏系統性又沒有項目實戰,沒有老師時時給你解答問題,很多同學都是不得已從入門到放棄!
與工具技能、數據思維和業務能力同樣重要的是求職能力。如果你其他專業技能都過關并且可以說是優秀了,但是你卻拿不出一份漂亮的簡歷,沒有辦法在面試中展示你自己,那么你大概率也是不符合企業的招聘需求,并且會錯失得到一份好工作的機會。
這個是沒有明顯的職業年齡限制的。數據分析需要思維嚴謹、具備一定的行業前瞻性,具備數據分析的*技術和統計分析方法。只要職業素養還在,年齡不是問題。只要想好好學習,可以找一個機構報班學習這一行對年齡沒有什么限制。
能夠撰寫研究報告。數據分析師要將投資方案、日常的研究產品化。研發產品的研究角度、研究方法的正確性、數據準確性、時效的及時性等是分析師水平的直接體現;有能力研究經濟數據的基本面。這是數據分析師的一項最根本的工作。對于經濟局勢來說,基本面研究的對象包括所有影響供給和需求的因素。
有兩條發發展,一條是管理路線,一條是技術路線。往管理端發展,比如初級數據分析師,到數據運營,到數據分析經理、數據運營總監等等。這條路看似技術掌握不用太深,但是對業務的理解要極深。而精深的業務理解需要時間和深度的業務鉆研精神。
現在這類培訓班越來越豐富了,自己知道的CDA做數據分析培訓比較早,在數據分析行業內有一定的影響力,有一定的含金量,相對權威,對于目前的情況來說,現在大家對CDA數據分析師的認知還比較少,所以在學習時要找到適合的培訓機構很重要。
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