30岁转行做大数据分析师可行性高吗？

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-04-12 03:41 344阅读 0赞

30岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。为什么这么说？30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升计划，为达成目标放手一搏。

身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：

## **1、统计学知识** ##

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。

## **2、分析思维的练习** ##

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

## **3、数据库知识** ##

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

## **4、业务学习** ##

其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

## **5、开发工具及环境** ##

比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

其实做为一名大数据分析师是相当烧脑的。单纯的数据方面能力远远不能达到岗位需求，业务和统计知识的学习也是必不可少的。所以如果你已经认准大数据分析师这条路，就请坚定不移的走下去，并未为之不断奋斗，努力前行！