入行大数据分析师

大数据分析要注意哪些因素？】

大数据分析要注意多维度的对数据进行整理和分析，注意每一种大数据分析工具的适用性，注意正确的整合数据，注意将数据结果可视化，注意数据不是越多越好，注意数据的精确度。

场景：

随着互联网的高速发展，数据分析的应用场景越来越丰富，从行业来看，主要有互联网、电力、政务、司法、租赁、银行、制造、教育、医药、金融、汽车、房地产和物流。

数据：

例如，企业在经营或者生产的过程中产生的经营管理数据、财务数据、销售数据等等。

工具：

一般做大数据分析，首先会使用大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。

【30岁转行晚吗？】

其实30岁这个年龄转行不算晚的，但是首先还是需要自己考虑清楚，自身外界因素是否允许以及新的行业自身是否真的喜欢并有坚持下去的决心，这样才能让自己无后顾之忧。

这里就拿数据分析师这个行业来举例，我们也不少同学是这个年龄阶段选择转行的。

很多人都会觉得数据分析师要会很多，要会SQL/Python/数据清洗/可视化等等，其实你应该看企业需要什么样的人，企业最需要的就是能为企业解决问题的人才，所以很多刚刚毕业的同学空有一身工具本领却不知如何施展，找工作时到处碰壁，其主要原因就是因为他们没接触过项目，对业务没感觉，不知道如何把所学的知识运用到真实的企业经营中，而有一定工作阅历的人之前的工作经验都会让你对业务更加敏感，多年的沉淀让年龄能够变成了一种优势。

【数据分析师需要学哪些课程？】

数据分析师需要学习的课程大致可以统称为：1.计算机科学，2.统计，3.领域专业知识。当然对于刚入门的人来说一般需要学习基础的工具以及业务知识，随着自身职业的发展方向开始深入算法等相关技术。

一：计算机科学

计算机科学与编程入门（使用Python）计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络