請問大數據就業的方向都有什么呢？

（內容會比較長，如果是真心想學大數據分析，建議看完，如果只是湊熱鬧，那就隨意）

隨著這次疫情對國內市場的影響，企業數字化轉型迫在眉睫，市場對大數據分析師的需求也遠遠超過了150萬。人才的缺口給很多培訓機構帶來了希望，因此，市面上的大數據教學課程也如雨后春筍般層出不窮，讓人眼花繚亂。

最近在回答知乎上的問題時，很多人都在問，如果要報班學習大數據分析，應該選擇哪個培訓機構比較好，面對這個問題，我無法去評判哪個機構好，哪個機構不好，一般都是建議大家按照自己的學習需求去選擇，總結如下：

【首先，確定自己的需求是什么？】

在需求下學習的人基本上可以分為兩類：一類人群屬于自己工作中需要一些數據分析類的技能支持，只需要學習Python、SQL等工具類技能就可以滿足需求，但是不能成為專業的大數據分析師；

還有一類是沖著大數據分析師這個崗位去的，這類人對于大數據分析的基本素養要求就會比較高，所要學習的層次也會更高一些。

【其次，確定自己應該怎么學？】

如果是第一種，只是為了提升工作效率而學習，這種就比較簡單，報哪個班其實都無所謂。

因為現在市面上的培訓機構，95%的培訓機構里面的老師，都是曾經在程序員里面比較牛的人，這種人教會python、SQL這些都是高手。

他們對這些工具的操作可謂是信手拈來，在選擇報班的時候，只要對比價格就行，基本上沒有太大區別。

如果是第2類人群，目標明確找工作的那一類。我建議在報班前先去招聘網站看看，看看現在的企業在招聘大數據分析師時都需要具備哪些能力，去好好領悟一下企業的人才需求是什么。

認真對比后你會發現，只要是真正要找大數據分析師的企業，他們都會在崗位能力里面提及：需要該崗位從業人員擁有用數據幫企業解決某些問題的能力。

假如是一個純小白要轉行大數據分析，可能不太理解什么叫用數據幫企業解決某些問題，只要是工作過的人都知道，不管你是在哪個公司工作，公司看重的是員工解決問題的能力。

其次考慮的才是員工的工具使用情況，所以工具學習是最基礎的，就相當于做平面設計需要會使用最基本的制圖工具是一樣的道理。

但是設計經驗和設計思維，才是決定一個人是否是一位優秀設計師的根本，大數據分析也是一樣的道理。在學習過程中切不可本末倒置，如果是小白需要學習工具使用，那么和第一種人一樣，要么自學，網上的免費教程很多；要么就報班，這種對報班沒有太大要求。

如果是正兒八經要做數據分析師，那我給你如下幾條建議：

【學習方式選擇】

學習方式無非就是兩種：一種是自學；一種是報班。其實兩種方式都有各自的優缺點，具體如何選擇那因個人情況而定，但是我們可以分析對比一下，方便大家選擇最適合自己的學習方式。

自學

自學的話，學習時間比較自由、不用受到任何約束，可以自己安排時間，而且學習直接支出費用要少很多，但是自學過程中一定要注意項目經驗的積累，不能只學了工具技能卻忘了項目經驗。

因為現在企業招聘都是很看重數據分析師的項目經驗，這個你在隨便一個招聘網站搜索相關招聘信息都能看見企業需求。

所以，在學習的過程中，我建議盡可能地去找從事過或者是正在從事數據分析師的朋友，讓他們能夠“手把手”地帶你去接觸一些真實項目，并且能夠傳授一些項目經驗給你。

只有在自學的過程中注重項目經驗的獲取，在學完后才能更順利地步入大數據分析師這個崗位，如果沒有項目經驗，那就只能從數據清洗、數據統計等基礎性的工作做起，其工資水平可能還沒有現在的收入高。

同時，自學的過程可能會比較枯燥，一個人的學習會比較沒意思，如果不夠自律、信念不夠堅定的話，很可能會中途放棄，來來回回反反復復，學習時長會不可控制。

如果按照正常的自學內容和進度來看，要達到初級的數據分析師水平，大概需要2年的時間。

報班學習

報班學習的話首先是時間上就能縮短很多，2個月就能掌握自學2年才能學到的內容。

當然這個時候選擇什么樣的培訓機構，就要回到我們之前講的學習目標上了。確定是要走大數據分析這條路，那就要去分辨各個培訓機構的課程設計，選擇主要帶著學員做實訓項目的，一定要是做企業真實項目的那種，而不是隨便在網上爬一些數據，讓你去練手的那種。

兩者的區別我會在后面培訓機構選擇中詳細講解。

報班學除了時間縮短之外，培訓班里面會有比較有經驗的大數據分析師帶著你去做項目，積攢項目經驗，避免了你在自學過程中找不到人帶你的尷尬，因為大數據分析對于大數據分析師的項目經驗要求真的很高。

還有一個就是費用的問題，相比于自學，報班學習肯定是要在短期內支出比較多的費用，目前市面上的大數據分析培訓班費用基本上都在2萬左右。

但是你要算一筆時間賬，如果2個月時間能夠掌握大數據分析技能，然后去就業，這樣的情況下一年內，你就可以成為一名比較厲害的大數據分析師，工資也能從8K、9K，在一年內漲到2W左右。

而如果是自學的話，雖然花費沒有這么多，但時間成本是很大的，自學2年，再加上從業過程中慢慢提升，可能5年時間才能達到報班1年的效果。

而且目前大數據應用比較廣泛，發展比較快速的城市對于人才引進都有一定的政策支持，如果選對城市去學習，可能不但不花錢，還能掙一筆。如果要報班，建議研究一下各地的人才引進政策。

以杭州人才引進政策為例，凡是畢業7年內的本科、碩士、博士，只要在杭州就業，就可以一次性分別拿到1W、3W、5W的生活補貼，應屆畢業生拿的更多，同時一些學習機構也是會有一些優惠項目的。這是什么意思呢？舉例說明哈。

如：A是畢業7年內的全日制碩士，繳納2萬元學費在杭州的九道門商業數據分析學院參加完大數據分析實訓班學習后，與杭州市余杭區某家企業簽訂勞動合同，A同學即可領到數據分析實訓基金會的6000元助學金。

同時，杭州市余杭區政府將一次性給予A同學30000元生活補貼。也就是說，A同學在參加完學習后，扣除學費，A同學還能賺16000元。

至于到底要以那種學習方式來學，那就根據個人自己的情況來確定了。

學習課程選擇

（這里會比較啰嗦，但是不羅嗦的話又說不清楚，各位多擔待哈）

其實之前我已經說到了一點點，我相信每一位學習的最終目的就是為了日后工作，沒有人是為了學著玩的。

那么，我們在選擇學習課程的時候，就要選擇最有利于自己就業的課程。我們翻看招聘網站信息，很明顯能看到，幾乎所有企業都是要求有3-5年的項目經驗。

企業要的項目經驗一定是有實戰效果的項目經驗，而不是隨隨便便去網上爬取一些數據做的“練手實驗”。

我之前和一些企業負責人有聊到過這個話題，當時一家做外貿服裝的企業老總就說，他們很需要數據分析師，需要能通過數據分析給出建議的大數據分析師，這些建議能提升他們運營人員的工作效率，進而提升公司營業額。

可是這么久以來，他們招到的“大數據分析師”都是只能處理簡單的數據問題，對于復雜環境下的數據分析無從下手，根本就沒有達到他們對這個崗位的需求，這個崗位一直在換人，但到現在也沒有找到一個真正合適的人。

這就是市場對大數據分析師的需求，聽完后你會發現，公司要的不是一個會python、java、Hadoop、SQL等等工具的“工具人”，他們需要的是一個有思想的數據分析師。

所以，我們在選擇課程的時候，就要分清楚，哪些課程能帶給你市場所需要的東西。

疫情之前，這個課程對于正真思考過自己想要學什么的人來說，還是比較好分辨的，因為市面上99%的培訓機構都是在教大家工具的使用，用1個多月的時間教學員怎么使用python，對于項目實戰并不重視，所以比較容易區分。

但是從年后開始，所有的培訓機構看著市場的變化，都意識到項目實訓才是當先培養大數據分析師的重要因素，因此，幾乎一夜之間，所有培訓機構都推出了所謂的大數據分析實戰課程，這個時候要分辨就稍微有一點點難度了。

這個時候應該如何選擇更好的課程呢？

還是要從企業需求出發去選擇課程。我們都知道，影響一個企業正常運行的因素很多，并不是某一個單個因素就能完全左右這公司的前進方向，但是每一個因素也都不能被忽視。

所以，并不是隨便爬一些數據，去做做單一的數據分析，就能真的達到企業所要的結果。

【選課避坑指南】

1、選課時不要被培訓機構所謂的龐大數據集所誤導。數據集再大，也是屬于“死數據”，即使把這些數據玩出花來，也沒有企業去驗證你這個數據分析做的到底怎么樣，所有的操作只能是你的老師帶著你去玩。

因為我們都知道，數據是所有公司的秘密，沒有哪家公司會將自己公司的數據給到一個培訓機構，讓培訓機構拿著自家的數據去給學員練手，這個是不符合商業邏輯的。

我們在選擇課程的時候就要去找那種有能力做企業真實數據分析的機構的課程學習，因為這樣你才能從企業真是需要的角度去做數據分析，正兒八經的在學習中積攢項目經驗，學完后自帶經驗光芒，無需從底層做起。

2、選課時不要被授課老師的光鮮背景所迷惑。你一定要相信，在阿里干了10年的程序員，也比不上一個在小公司正兒八經干了1年的數據分析師。

術業有專攻，雖然寫代碼是數據分析師的基礎技能，但是分析思維才是數據分析師生存與壯大的根本。很多培訓機構都會包裝自己的講師，把自己的講師吹捧的很厲害，其實我們靜下心想想，一個真正有能力的數據分析師怎么可能去一個培訓機構做講師呢？

數據分析師是一個越老越吃香的職業，經驗越足待遇越好，在企業中，不管是從地位還是薪資上來說，都比在一個培訓機構要好的多，一個有能力的數據分析師要受了什么刺激，才會去培訓機構任課呢？

其實，這些培訓機構的講師，基本上以前都是做程序員的，由于程序員這個職業自身的因素，很多程序員在從業5年左右就會出現一些身體上的問題，辭職后專業技能又不能浪費，就會選擇相對輕松一些的培訓機構去任教。

他們的軟件能力絕對是很厲害的，教學員基礎工具使用一點兒問題都沒有，但是回到大數據分析的精髓上來說，有些人可能就是寫了5年代碼，數據分析一點兒都沒有接觸到，對于數據分析的精髓，他們自己也是欠缺的，那又如何去教學生呢？

【課程推薦】

我對比了很多家機構的課程設計，基本上都是以工具教學為主，同時會用一些數據集去給學員來練手，也就是所謂的實戰課程。

但九道門商業數據分析學院的課程還是不太一樣的，這個課程的設計值得大家花時間去看看，它是一種OBE式教學方式（以結果為導向），課程設計一共分為4個階段，全程需要做數據分析項目的企業參與驗收。

第1階段：強化訓練數據分析流程，組隊完成一個自主項目，從數據獲取、數據爬取、數據清洗、數據分析、數據可視化、數據分析報告撰寫演講進行訓練，通過自主分析項目將分析工具運用熟練。

第2階段：強化訓練商業分析思維和分析方法，從產品、促銷、定價、顧客四個維度進行商業數據分析項目整合，從新產品的競爭情報分析到定價策略、促銷方案計算、顧客分類管理等方面入手強化商業分析思維。

第3階段：面對復雜數據問題進行進階訓練，主要訓練數據分析師常用的算法模型，比如：線性回歸、邏輯回歸、關聯、聚類、決策樹、隨機森林等。將放置在企業的一個數據場景中進行訓練。

第4階段：企業真實項目的導入，教員帶領學員去企業溝通項目需求、簽訂三方保密協議、獲取數據、實施分析、項目提報、企業驗收、會議總結交流。

通過以上4個階段的強化實訓，相當于1年多的工作經驗，對一個初入商業數據分析領域的小伙伴有很好的經驗加速作用。

這整個流程下來，我覺得是目前市場上最貼近于企業需求的學習課程設計。

所以想要學習數據分析師，想要報班學習數據分析師的小伙伴，請認真比對各大機構的課程設計！

為什么九道門商業數據分析學院就能拿到企業的真實數據呢？之前不是說企業數據是企業命脈，不會輕易給培訓機構嗎？

那就要從九道門商業數據分析學院的母公司——杭州決明數據科技有限公司說起，這個母公司本身就是一家專門從事大數據分線咨詢的大數據服務型公司，這樣的公司性質據決定了他們有能力接到企業的真實數據分析項目，同時，九道門商業數據分析學院的老師，也都是其母公司的項目組成員，每一個人都有很強的大數據分析項目經驗。

綜合評判，還是覺得這個課程從課程設置和師資力量來說，都是性價比比較高的。