三十岁跨行跳槽数据分析工作，我是如何做到的？

30岁跨行求职的困境

在求职过程中，我面临的有两个问题，一个是年龄上偏大，我现在30多岁。还有一点是我是跨行跨专业求职，打算入职数据分析行业。下面就针对我的个人情况，跟大家分享一下我的应对方法。

首先我在CDA学习了将近三个月，主要学到的内容有 Excel、SQL、Power BI、Python等，现在我主要从事的工作内容就是 Python数据分析，爬虫等方面。

总体而言的话，我觉得自己会的数据分析技能还不够。在刚参加工作那会儿真的很捉襟见肘。

在 Excel方面我个人认为，在学习数据分析相关内容的前提下，最好熟练掌握一些 Excel常见的快捷操作。这样在工作时就能更得心应手一些。

如今工作的场合相对会有一些内卷，对职场人的技能要求比较多。我刚去的时候，因为很多 Excel的操作经常干到很晚，当时我就想如果最初能多学习一些Python办公自动化的内容就好了，那么可能只需一两个小时就能迅速帮我搞定很多问题了。

因此可见，在数据分析基础岗位的日常工作中，能熟练使用Excel和Python有多重要。

从更高的目标来看，我们可以看到如今很多数据分析工作的招聘要求。当中除了像大数据很多相关的技能，还有包括算法、线性代数方面的技能。这类技能很难通过两三个月的学习就掌握，往往需要更多的时间学习以及实战应用。

因此这也是为什么我不太建议大家着急去找工作，工作后你可能80%的时间都被工作占用了，再想进行个人提升的话，就会比较难。而你如果一直在这样的一个恶性循环走下去的话，很有可能你的从业生涯也边缘化，甚至就有一定的危险。

目前我个人而言，在Python除了机器学习，还有网络编程这一块我可能不太行，但是像数据分析、爬虫等一些基本的技能掌握得还行。因此平时自己也会去做一些副业，帮别人写些代码。

在期间我也接触到了一些相关专业的学生，他们很多是来自大数据方向，还有人工智能方向的。据我了解，他们在学校中的课程设置方面，这也是如今很多从事编程工作人群的通感，学校中学的东西很多，全面性是有的，但是深度不够。包括人工智能、大数据、 Java等内容的知识体系是非常丰满的，但是总体而言深度有所欠缺。当然话又说回来，这类相关专业的同学要比我们这类转行人群优势大很多。

因此我的建议就是，如果你想转行数据分析行业，不要着急找工作，要多多提升自己的技能，同时工作后也不要放松个人技能的提升，总之要不断地学习。

值得深化的技能点

工作中，我感觉以下这些技能点是需要重点深化的。

在Excel方面，除了数据分析相关的内容，比如说像透视表，数据转化等基础操作，以及函数使用等方面都需要重点掌握，还要尽可能熟悉各种应用场景。

在SQL方面，我当时把网上的题基本都刷了一遍。现在很多工作对SQL的要求还是很高的，建议大家把SQL大数据相关的内容多多学习一下。

接着讲讲 Python。目前我Python因为我现在用的比较多，工作中需要用到Python做数据爬虫等工作。我之后发现，一些工作仅仅用Excel已经不够用了，效率比较低。

因此我强迫着自己好好地学了一下办公自动化。学了以后我发现还真 “人生苦短，我用Python”这句话说的太到位了！有了 Python办公自动化这些工具后，我工作的效率大大提升了。

举个最简单的例子，比如说要做员工薪资的汇总数据。这里可能涉及到多个月多年的数据。这种大批量的内容是难以用手工处理的。这里如果用办公自动化就能节省大量的工作量。

对于数据分析，Python能够起到胶水一样的作用，不仅能连接Excel，还能连接SQL，以及各种数据渠道。提取出数据之后，还能进行全流程的分析。同时还能对所有的结果进行可视化展示。

如果你要从事可视化相关的工作，那么就要多掌握Power BI或者Tableau这类可视化工具，并熟练掌握当中的功能。

求职前，先确定自己擅长的方向

在找工作时，首先是明确自己的方向，就是看一下自己擅长的领域在哪里。

我个人比较擅长算法或者数学逻辑这一块。我毕竟没有相关的数据分析从业经历，因此在业务方面比较薄弱。所以对于我而言，我的一个强项或者优势可能就要往纯代码、纯算法这个方向去转。

区别于互联网行业，传统行业可能给你的发展空间没有那么大，但是好处就是比较稳定，而且迭代性也不强，没有特别多的替代性产生。互联网行业的好处在于发展空间很大，然后当中机会很多，缺点就是迭代性很大，流动性也比较强。

业务能力强，技术薄弱

如果你感觉自己的业务能力很强，但是技术方面比较薄弱。你其实就可以考虑走业务分析这一块，重点是从事可视化或者报表类。那么你在Excel以及可视化的技术方面就要多下一些功夫。

技术方面较强，业务能力不行

如果你觉得自己技术方面比较强，比如在代码或者算法方面这些比较强的话。我就强烈建议你不要急着去找工作，先把技术基础先打牢了，争取一步学到位。随着如今数字化经济的不断深入，在各行各业中数据分析技能也慢慢成为了职场必需品。

业务能力、技术能力双废

如果你业务也不行，技术上又是二把刀，你基本上就是游走在职场的边缘。如果说有技术相对全面的应届生来跟你竞争的话，你很快就落下马来了。而到那个时候你再去学再去折腾，可能就真的是有点晚了。

求职时，如何掌握主动权

下面聊聊找工作这个环节。首先，自己的主动性要比较强。

我当时求职时比较波折。我的简历一开始自己写的不是太好，一开始找工作也没有大面积投。之后我觉得这样不行，就认真琢磨该怎么写简历。

我得到的结论就是，简历上不要做简单的陈述。你在上面写的东西一定是自己独有的，不能说是大家都有的东西，你也没干成也往上写，这样是太能够去吸引到别人。

写的时候并不是简简单单的把履历放上去，要思考你跟别人的不同之处在哪儿。把自己做过的事情尽可能量化、具体化出来。

比如我之前做过什么项目，就可以写写我在这个项目当中起到什么样的作用，然后我遇到了什么样的问题，是通过什么方法来解决的，最终得到了什么样的结果。

求职中我们还要明确，找工作是双向选择。不是说别人给到你机会你就能拿到offer，你要能够给企业带来价值。

如今职场对于价值的定义是比较高的。你在做事情的时候就要能做到稳、准、狠这三点，这个才是标准的工作状态。

尤其是刚工作的时候，你肯定是要面临的各种挑战，全程只要你很主动的话，机会是不断的。因此只要你保持乐观，积极去改变，努力去学习，很多机会都不会错过的。

如果说你想从事技术方面，那么你要学会做笔记。

可以把自己平时学到知识点、细节都可以通过图文的方式放到自己的在线笔记里。那么在遇到一些问题时，都可以便捷地查询出来。甚至说可以在最短的时间内，以当时理解的角度复现出来。我觉得这个能力也很重要，尤其像搞开发、做代码方面，你不可能对所有的细节都记忆犹新的，因此必须是有能快捷提取知识的能力。

比如我现在很擅长Python、办公自动化、爬虫这块，这里面有很多细节我学过，但是一下拎不出来。不过只要你要提一个需求，我很快就能够找到解决的方法，这就能如虎添翼。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

Python资料、技术、课程、解答、咨询也可以直接点击下面名片，添加官方客服斯琪↓