找一份數據分析工作，是不是真的很困難？

本文將從三個方面給大家解讀以上困惑，希望大家能找準自己的定位，并找到自己心儀的工作。

一、選對行業和適合自己的方法技術工具

首先你需要分析現有招聘職位，通過對招聘職位的分析，發現互聯網行業以及生活服務、醫療健康等行業人才需求比較迫切，而你要做的是根據當前市場需求，確定自己喜歡的行業，并為之開始準備。

而技術工具方面365 Data Science 層收集了LinkedIn 上 1001 數據科學家的信息，發現目前需求量最大的編程語言為 Python、R語言和 SQL。另外，還要求具備 MATLAB、Java、Scala 和 C/C++ 方面的知識。為了能夠脫穎而出，需要熟練掌握 Weka 和 NumPy 這類工具。

確定好自己感興趣的行業，自己需要掌握的工具，然后你已經成功開啟了自己進入數據分析行業的第一步——明確的目標。

二、沒有工作經驗可能真的不是問題

前面你已經選好了自己想要從事的行業，復盤了自己真實掌握的技能，現在想找數據分析的工作需要解決的就是工作經驗的問題。筆者想說，為了降低跳槽成本和求職難度，建議優先選擇之前所在行業。

當然，有經驗或許更容易找到適合自己的工作，但是不同的項目經驗會讓你掌握更多的技能好對不同商業模式的深刻理解。例如參加Kaggle這種競賽課題，或者像CDA數據分析師課程一樣跟著老師踏踏實實做幾個戰線自己能力的項目，多積累你想進入的行業的相關案例。

有時候不得不說，經驗是可以用項目來彌補的，重要的是要讓自己簡歷這張薄薄的紙足夠豐滿。

三、對入職企業有充分認知真的很重要

數據分析，大多數你要接觸的是關于數學、編程和技術。但是不能否認的是作為數據分析工作人員，你需要對該公司所在行業有一定的認識——行業發展趨勢、客戶的痛點、競爭對手等信息。

畢竟手上有糧，心中不慌，為面試做好充足的準備才能保證面試的質量。

事實證明，如果你真的有實力，能力和企業的需求相匹配，找一份數據分析的工作不僅不難，好的工作真的是任君挑選。

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