數(shù)據(jù)分析師想創(chuàng)業(yè)？

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當前大數(shù)據(jù)正處在落地應用的初級階段，隨著大數(shù)據(jù)的普及，整個傳統(tǒng)行業(yè)會需要大量的數(shù)據(jù)分析人才，也有大量的數(shù)據(jù)分析任務，因為數(shù)據(jù)分析是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要方式。

通常情況下，數(shù)據(jù)分析可以分成兩種崗位，一種是開發(fā)崗位，一種是應用級崗位。開發(fā)崗位的數(shù)據(jù)分析往往需要通過編程的方式來完成定制化的數(shù)據(jù)分析任務，比如目前通過機器學習的方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析就比較流行。開發(fā)級數(shù)據(jù)分析需要具備專業(yè)的計算機知識，包括程序設計、算法設計、算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等內容，Python是比較常見的編程語言。

雖然開發(fā)級數(shù)據(jù)分析能夠完成更加復雜的數(shù)據(jù)分析任務，但是在生產環(huán)境下，大部分的數(shù)據(jù)分析任務可以通過工具來完成，比較常見的工具包括Excel、SPSS以及各種BI工具。對于知識結構并不豐富的專科生來說，從事此類數(shù)據(jù)分析（工具類）任務是完全可以的。在大數(shù)據(jù)落地應用以后，這類人才的需求量將會得到一定程度的釋放，目前不少專科學校也開設了針對性的課程。

雖然數(shù)據(jù)分析本身的技術含量在下降，但是數(shù)據(jù)分析對于場景的要求卻在提高，也就是所謂的行業(yè)經驗。對于要創(chuàng)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師來說，需要對行業(yè)有充分的理解，能夠通過數(shù)據(jù)分析得出針對性比較強的數(shù)據(jù)分析結果，而這正是企業(yè)需要的。場景大數(shù)據(jù)分析將是未來一個數(shù)據(jù)分析的重點領域，也是創(chuàng)業(yè)者可以進行深耕的領域。

除了要掌握行業(yè)知識之外，對于要創(chuàng)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師來說，一定要注重數(shù)據(jù)分析的效率，另外就是數(shù)據(jù)分析的結果呈現(xiàn)。一個比較好的建議就是從一個熟悉的行業(yè)入手，然后再逐漸拓展。未來，數(shù)據(jù)分析業(yè)務將是一個較大的市場，選擇這個領域進行創(chuàng)業(yè)會有較大的發(fā)展空間。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領域，我會陸續(xù)在頭條寫一些關于互聯(lián)網(wǎng)技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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