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大家好，我是小匿。由于近期不少同学咨询我，转行数据分析所需要的技能，所以特地录制了这个视频，来和大家一起探讨一下。
其实，数据分析所需要的技能在网上已经有很多好的文章讲述过了，我在我的文章里也有提到过。本来我是不太想再讲这个话题的，但是近期我看到一篇文章，作者也是零基础转行数据分析的，文章里描述了他已有三年的数分经验，而他目前拥有的技能相对平庸，目前就职的也非大厂。对于他这种较早进入数据行业的人来说，我觉得发展有点缓慢。所以今天在分享转行所需要数据分析的同时，也给带来大家带来一个观点：发现转行前的数分技能存储 ”会“ 影响往后的发展。
2019年了，大家觉得数据分析这个岗位所需水平是怎么样的？如果要我来总结，我觉得是以下三个字：门槛低！
目前数据分析所需要的几个硬要求：学历、专业、经验、技能
数分对学历专业要求真得不高，大专即可，专业目前更是不限，你学兽医但自学的很好我觉得也OK。经验这块确实非常关键，但一些初级岗也是愿意接收一些转行人士的。本该设置门槛的技能上，实际上也低得不行。
转行认识应该怎么准备相关的技能？我总结了3个版本，它们几乎都能让你来到数分行业来。分别是：
转行“运气”版，转行“标准”版，转行“扎实”版。
聊一下转行“运气版”：
其实这些技能也是很多数分岗位的真实需求，只需要sql,excel,ppt这些技能你就能完成工作。
这个版本的学习成本是啥：每天2-3小时，只需1个半月即可。据我经验，学完这些技能去找工作，两个月内找到工作的可能性>80%，当然，岗位大概率是中小公司，但也算入行了。上述文章的作者就是这款版本的。1个半月的学习就能满足中小厂的数分需求，这门槛真得低！
转行“标准版”是我心目中一个合格的数据分析师该有的技能。
转行“扎实版”需要接近半年的时间准备。
讲完技能回到我做这个视频的初衷，想分享一个观点：“转行前的技能存储会影响往后的发展”。以下图片是我转行时的简历，看过我文章的应该都比较熟悉了。我是17年转行的，18年末拿到了百度和目前我厂的offer。不少人问我是咋做到的，我觉得除了运气（90%）占主要部分外，其中一个原因就是我转行前的技能存储，是比较接近我自身提到“扎实”版的。这会对我有啥影响呢？在我第一份数分工作的时候，是一家小厂，虽我作为一个转行人士，但我真得觉得身边同事技能很水。我作为一个新人本来想过来学技术的，但却他们称为技术大神。在这样学不到技术的环境下，想离开的念头逼着自己不断学习。其次，因为我有python基础，我能使大多重复性的数据处理工作半自动化，大大提高自身的工作效率，增加自身学习时间。而不是我来到这里，才开始学python。往后，因为我有机器学习的基础，公司有个用户流失预测的项目实在找不到人做，我接了，这项目往后跳槽的一个有效项目。
小总结
说这么多，来个小总结，把sql学了，做个报告也能找到数分的工作。把,sql,python，机器学习都学了，也能找到数分的工作。并且有可能他们找的工作待遇是差不多的。以我为例，转行前学得蛮多的，但最终也是找到个小厂的数分，并且待遇贼低。但我觉得在目前竞争较激烈的年代，一个充足的转行准备，能让你增大拿到优质厂的可能性。能让你在工作中更效率地完成，工具的提升，也可能会给你一个更广的视野。一味的追求“快速”转行会丢失很多东西，而且有时候，慢…也是一种快。
最后分享3个准备数分技能小Tips:
1、数据工具不必多
2、机器学习数学原理少纠结
3、数据相关项目必须有
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一个记录会计到数据、算法路上所学的微信公众号：Dathon
