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你可能喜欢成都数据分析培训 经验分享：转行数据分析师学习之路前言：自己转行算是比较成功的，随着数据分析越来越热，身边各种岗位的朋友都有咨询我转行学习的情况；再加上三个月类似闭关式的投入学习，也给人生留一下一段深刻的记忆，鉴于此，干脆写点简单的分享，以供与我有同样打算的朋友参考。作为一名热爱数据分析，但无相关专业背景，无相关工作经验的人士，成为一名数据分析师/数据挖掘工程师，甚至通过自己的努力进入自己梦寐以求的公司，是很多准备转行人士的目标。一路走下来，我把自己的经历按照时间线写下来，中间穿插我的经验，在回顾总结自己学习历程的同时，希望能给想要进入数据分析师/数据挖掘工程师岗位的学弟学妹们一点点的小启发。一、准备转行，初识CDA
先简要介绍下本人的背景情况，15年毕业于一个二本大学的会计专业，本科，从事了一年财务工作后决定转行。对于数据分析、数据挖掘这种职业而言，本人可以称得上是三无人员，即:无学历，无专业，无经验。
16年5月辞职，决定为从事数据分析相关的工作而努力，但当时毫无头绪，甚至不知道数据分析师的具体工作职责是什么。于是在网上搜了一下数据分析师，出来的结果主要包括两类:数据分析师培训及相关岗位招聘。
我决定先了解一下这个岗位，就跑到招聘网站上去看了一下数据分析师的招聘，通过查看相关招聘，了解到除了数据分析师，实际上还有数据挖掘工程师、算法工程师，看到这里就有点懵逼了，不知道这三个岗位具体的界定了。
没法，于是又跑到知乎上去了解这三个岗位的具体界定，以下答案是我认为比较清晰的：
1、数据分析师，主要技能SQL、Excel，从数据库里写SQL语句得到数据，然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或者报告，利用你的商业敏感度，给出可靠的结论。
听起来很简单是不是，但这其中需要的商业敏感度，确是最需要积累的。具体方向有3个：数据产品、决策支持、数据运营。
其中，数据产品 PK需求把控&项目管控能力；决策支持 PK商业sense(例如做营销，360网址导航这种每月几百万的框架到底要不要签？)；数据运营 PK提炼特征能力综上，你会发现在互联网公司，数据分析师要处理的问题，跟营销、产品、运营一样。
2、算法工程师，主要技能数学功底+统计功底+实打实的写代码能力+看论文读最新算法论文的能力。要求相当高。对应岗位推荐算法工程师、搜索算法工程师、文本挖掘、语音识别、图像处理这类算法工程师。
比如阿里，做推荐的算法工程师基于访客、商品、商家的在线、离线信息等等数据库的数据，来得到一套推荐的逻辑，通俗点说，怎么给出个公司，给每个商品算个得分，排列出来给买家看到，买家会想要买更多的商品。而这背后的算法，其实市面上大部分机器学习的书都覆盖不到，是需要算法工程师基于算法基本功（数据结构、核心算法范式）+商业感觉（业务逻辑、综合行业运营、分析师的假设经验）+利用数据不断的实验迭代得到最好的结果、获得参数、还要担心本身样本不随机带来的系统偏差等等问题。
3、数据挖掘工程师/数据科学，当用户的行为通过日志等形式被记录后，数据挖掘/数据科学便成为认知用户的工具。通过KDD工程标准化的流程，即：业务理解、数据理解、数据处理、建模、评估、部署的过程、业务理解是基础，只有正确、全面的理解了业务逻辑，后面的挖掘才是有理可据的，通常需要结合数据分析师提供的经验。
实际中常用的算法有分类、预测、关联规则这几类，往往可以解决实际中绝大部分问题。与算法工程师的技能要求相似，区别在于算法工程师的工作往往用于改进产品表现；数据挖掘工程师用于挖掘用户的性质。前者是事中，后者是事后。
好了，相关的岗位了解清楚了，接下来就是要对自己进行定位了，从上面的岗位分析中，可以看到貌似数据分析师的技能要求相对低一些，只需要SQL、Excel基本上就可以了，但对商业敏感度、行业经验要求要高一些，而数据挖掘工程师在以上技能上，还要求会统计、算法，以及算法实现的工具，比如R/Python，至于算法工程师，感觉要求更高，实践中，算法工程师要求的专业度也确实更高些，所以当时直接没考虑。
考虑到自己还年轻可以趁现在拼一拼，而且感觉如果只是单纯的数据分析师（当时的理解现在看来就是大家俗称的表哥表姐，或者升级版的表哥表姐）以后好像没那么大的竞争力，所以当时就给自己定下的目标是，尽量往数据挖掘工程师上靠，如果不行，才去做数据分析师。
接下来就是如何学习的事情了，考虑过在家自学，但一想到如果自己在家根据自己在网上搜到的凌乱不成体系的资料自学的话，可能会多走很多弯路，浪费时间，而且学习起来比较吃力，当时就毅然决然的准备去报个培训班，不管学习的内容怎样，至少可以通过老师和同学形成一个总体框架，后面要做的就是不停往里面塞东西，呃，想想就觉得是一个好漫长的过程，但同时，又觉得好期待，感觉回到了以前高中、大学一心向学的时候。
说做就做，开始在网上搜培训班，一搜出来发现现在整个国内还没几家做数据分析培训的耶，当时心就一沉，万一没合适的怎么办。万幸的是，终于还是被我找到了一家，也就是【CDA数据分析师】，到官网上去遛了一圈，发现这是一家专门做数据分析培训的机构，在上面逛一圈后，就基本对整个体系的构成及所需具备的相关技能有了一定认识。上面有很多课程，有短期的，有长期的，有脱产的，有中级的等等，根据我自己的情况，我就去了解了一下为期3个月的脱产就业班。二、报名参加CDA数据分析师培训
通过官网上的课程介绍，发现课程覆盖得还比较全面，有基础的Excel、统计理论知识、数据库，常用算法理论，还会学几种工具，比如SPSS、SAS、Python、R，最主要的还会教你一些不同的案例，这个是深入了解这个行业很有利的渠道，而且内容基本覆盖全了招聘职位上的岗位要求，想想就觉得好激动！
刚开始看到网上说只有北京有现场班，其他的都是远程班，还有点焦虑，担心一个人在家学会坚持不下去，后来和老师沟通过后，知道在成都会组织班级，让大家集中在一起学习，瞬间就燃烧起了动力，感觉不是一个人在战斗。去成都的上课现场看过后，果断报了名，想着能早点拿到预习资料，投入知识的海洋。
从离职到报名，总共只花了几天时间考虑，拿到预习资料的那一刻，感觉自己进入了一个崭新的世界。在进行了差不多一个月的预习后，终于开始正式上课了。三、三个月的坚持
因为有之前一个月的预习，再加上前面的内容相对要简单些，所以刚开始学习时要轻松些，开始变得困难是从学习软件之后，下课后还有花很多时间来消化巩固，但也感觉一天比一天有底气，因为每天都过得很充实。具体的过程我就不在这里详细说了，有需要了解的可以下来私信我，后面我会留下我的QQ。
三个月过得很快，转眼就到了毕业答辩，这也是一个让人头疼的事情，说实话，当时学完还是有点懵的，现在就马上给你一个项目，让自己团队的人合作去搞，确实有点手足无措，幸好队友给力，还是顺利的完成了。
现在想来，当时找工作并没有花费多少精力，当时上完课就放国庆，出去玩了一圈就回来找工作，准备得不是很充分，很多感觉需要巩固的知识也没来得及认真准备，但还是硬着头皮去参加了面试，第一次面得很糟糕，一些应该答得上来的问题因为紧张，直接怂掉都不知道该说啥，回去以后就开始总结看书进行恶补，后面面试就告诫自己要深呼吸，以平常心对待，然后进展得就相对顺利些，最后也终于如愿以偿的进入了一家互联网金融公司从事数据挖掘的工作。四、工作体会
现在已经工作了快8个月，感觉自己还是成长了许多，从最初的什么都不熟到现在能做除了建模外的其他工作，能独立的完成一些领导安排之外的事情，个人觉得还是离开不了当初参加培训时的积累，因为在当初有了一个整体的认识，在后面参加工作后才能迅速的对同事、领导说的东西作出反应。
因为精力有限，很多东西就不放在这里详细说了，有需要交流的，可以私信我,，在工作之余我很乐意和大家进行交流。
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CDA数据分析课程都有哪些？难不难学？？
学习统计学专业、金融工程专业或计算机相关专业的人都应该有不少人想从事CDA这一块的工作，作为如今正在疯狂崛起且专业性越来越强的数据分析行业，一名合格专业的CDA数据分析师的待遇是非常好的。于是乎，学习并掌握好数据分析课程与技术就成为跨出职业第一步最为关键的准备。不过，所谓“万丈高楼平地起”，想获得高待遇的数据分析工作，前期的学习努力准备是必不可少的，因此必须学习CDA数据分析的相关课程。
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那对于CDA数据分析课程，都有哪些呢？都包括哪些技术课程和理论课程，或者实操性课程？？难度如何，难不难学？这类的问题，想必很多人都是疑惑的，下面就让小编来告诉大家CDA数据分析课程有哪些。同时也是为了让你看清自己是否真的适合学数据分析，成为一名合格并且优秀的CDA数据分析师。
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CDA数据分析课程分为两个级别
第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
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第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。
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