(40岁转行做数据分析师)(40岁转行学数据分析师)

如果你对数据分析感兴趣，希望学习更多的方法论，希望听听经验分享，

欢迎移步宝藏公众号「小火龙说数据」，无广告、无软文、纯干货，更多精彩原创文章与你分享！

00 序言

当一个行业从事久了，往往会出现疲倦感，对于工作提不起兴趣，这个时候就需要一些方式来调节一下，转行业，未尝不是一种选择。作为数据分析师，小火龙有时候也会思考，如果真的有一天，不想从事这个行业了，是否有其他相关方向可以尝试，顺手总结了几个，供大家参考（创业及完全无关行业不在此次总结当中）。

01 数据开发工程师「转行难度：4星」

作为数据分析师的上游，数据开发工程师负责数据底层的接入及数据仓库的搭建，相比数据分析师，更注重技术、稍远于业务。对于数仓架构比较感兴趣的同学，可以考虑这个方向，但由于需要掌握较多的语言及大数据处理技术，因此有一定的转行门槛。

数据开发工程师一般要求

• 其一：掌握Sql、Python、Java语言，以及Linux操作系统。
• 其二：掌握大数据相关技术，包括但不限于Hadoop、MapReduce、Spark等。
• 其三：掌握ETL数据处理技术。

02 算法工程师「转行难度：5星」

数据分析师日常工作中，很多分析思路是需要通过算法模型进行解决的，因此，对算法感兴趣的同学，是可以转行做纯算法工作的。算法工程师对于算法的精专程度会更高，并且需要有较好的编程能力，因此，转行会有较高的门槛。同时入行后，也需要不断阅读学习paper，打怪升级，学习最前沿的算法模型。

算法工程师一般要求

• 其一：掌握C/C++、Python、Java语言，Linux开发环境。
• 其二：掌握机器学习、深度学习的基础理论及方法，具备持续学习的能力。
• 其三：掌握深度学习框架，例如：Tensorflow、Caffe、Pytorch等。
• 其四：熟悉Hadoop、Spark等分布式计算编程。

03 产品经理「转行难度：4星」

数据分析师日常工作中，接触最多的合作方，应该就是产品同学。因此，对于产品的工作也或多或少有所了解，身边也有一些朋友转行去做了产品经理。根据产品类型，数据分析师常转的有两个方向，一个是负责外部产品，另一个是负责内部的数据产品。

总体来说，产品岗位的可玩空间还是挺大的，但同时，也需要背负各种业务KPI指标，压力会相对大一些。

产品经理一般要求

• 其一：需求管理。涵盖需求收集和需求分析，将各方搜集来的需求进行拆解，转化成可执行的产品层面内容。
• 其二：产品设计。掌握流程图绘制、掌握原型图工具、熟悉PRD撰写。
• 其三：项目管理。能够完整cover一个产品项目，涵盖：UI效果图的把关验收→开发进度的完整跟进→上线前的内容验收→上线后的数据把控等内容。
• 其四：沟通能力。由于需要面对诸多业务方，因此需要善于沟通，并且能够维系好各方关系，这一点是至关重要的。

04 产品运营「转行难度：3星」

产品上线后的维护，往往需要运营同学进行跟进，提出可执行的改进建议。同时，运营岗也是数据分析师经常会合作的业务方。因此，其方向也可在考虑范围以内。

产品运营一般要求

• 其一：解决问题的能力。由于运营负责的是产品上线后的工作，因此需要具备敏锐发现问题的能力，例如：拉新下降、留存下降、转化下降、功能流量下降等问题。
• 其二：数据分析的能力。当发现问题后，就需要通过数据去解决问题，这其中，往往需要与数据分析师协作来完成。
• 其三：营销运营的能力。产品上线后的活动策划，往往是由运营主导的，以何种方式？何种手段？触达何种用户？均需要一定的营销思维。

05 咨询师「转行难度：3星」

对于从事战略分析的同学，对于咨询师应该并不陌生。通过对市场及竞对的分析，采用一系列的挖掘手段，输出对甲方有价值的决策，业界比较TOP的咨询公司，如：麦肯锡、贝恩等。

咨询师一般要求

• 其一：掌握对应领域宏观外部环境，对于各头部公司的发展现状有一定的了解。
• 其二：具备敏锐的洞察能力，能够通过数据输出有针对性的分析报告。
• 其三：具备较强的沟通汇报能力，能够有理有据的将分析结论输出给甲方。

以上就是本期的内容分享

如果你也对数据分析感兴趣，那就来关注我吧，更多「原创」文章，与你分享！！

微信公众号：小火龙说数据

声明：我要去上班所有作品（图文、音视频）均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流，版权归原作者小火龙说数据所有，原文出处。若您的权利被侵害，请联系删除。

本文标题：(40岁转行做数据分析师)(40岁转行学数据分析师)
本文链接：https://www.51qsb.cn/article/dvjpzq.html