我的跨专业数据分析转行之路

其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。

之后又去了一家生物技术公司，做用户运营相关工作，在此期间掌握了较多的用户体检，运营，产品相关的知识，这些知识的掌握对一个数据分析师也是必须的，我们做任何的数据必须和业务结合，对业务掌握的越好，才能恰当地应用数据分析产生的价值。

此时我也为自己未来的发展感到迷茫，觉得自己没有掌握一个像样的技术。恰好我的一位前同事从CDA毕业，顺利找到工作，在一天的时间内，我了解了数据分析行业。意识到自己在大学时期高等数学，统计学，数据库的课程学得都非常不错，数据分析在我近两年的销售，运营，用户体验的工作中一直有涉及到。再加之近年来数据分析的发展前景非常之好，全世界的大学都在扩招数据专业的学生，当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。

在18年底开始了脱产学习，CDA的课程很紧凑，每天都很忙碌，课程循序渐进，由浅入深，从EXCEL学到PowerBI再到SQL，之后又复习了大学线性代数，微积分，统计学的内容，为后来难度更高的SPSS，PYTHON中的假设检验，算法，模型等的学习和理解奠定了基础。每一板块的课程结束后就会有相应的案例课，比如李奇老师的案例课，对数据分析思路的讲解就对后续找工作和实际工作中很有帮助。毕业答辩也提供了做大型项目的机会，把每一个步骤搞清楚，理清数据分析思路，找工作的时候就靠它来出彩了。

三个月的学习时间过得很快，接下来就到了找工作的时候，陆续面试了十几家公司，有大有小，有互联网行业，咨询行业，传统行业，国企等,这也是一个考验心态的过程，不仅是耐心，还有对每次面试的思考，对自己的反思，同时最重要的是面试技巧。除了就业老师课上介绍的面试技巧，还有一个技巧，我认为最重要的是，了解即将要面试的公司，了解它的业务，产品，模式，发展历程，融资情况等，重点是反复阅读招聘信息中的岗位要求和岗位职责的每个条款，确认自己能够满足每个条款中的要求，不能满足的，那就在面试前通过查阅资料或者看书去了解甚至掌握。我举一个例子，比如后天去面试一家电商公司，它家的岗位职责就是对电商数据处理和分析，假如我们之前并没有电商数据分析经验，这个时候就要去看李奇老师的电商案例，去网上搜一些电商数据分析常用的指标，在面试时适当引用，结合自己的项目举一反三。经历了多次失败后，我最终在一家互联网医疗公司找到了合适的职位。

仅仅找到工作还是数据分析之路的开始，不过在CDA这三个月学习，已经让我养成了下班后学习和遇到不懂得去找资料学习的的习惯，实际上在工作中遇到的困难更多，为了能顺利度过试用期，为了能在数据分析道路上走的更远，不断的充实自己才是王道。

CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程，该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS构建统计模型、Python基础、数据清洗、网络爬虫、Python机器学习等数据挖掘和机器学习相关内容，并结合评分卡、电商、零售等实战项目案例课程，帮助学员迅速掌握业务数据分析、数据挖掘、机器学习相关岗位技能，学员毕业后可推荐相关工作岗位。

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