28岁转行数据分析,转行数据分析需要做什么?

现在分析24岁转行的数据还来得及吗？28岁转行，24岁男生想转行。数据分析还来得及吗？数据分析需要做什么？转行或者跨界数据分析行业需要做什么？数据分析适合什么岗位？转行做数据分析师和一个人的职位关系不大，因为我们说的是“转行”，也就是从一个和数据分析相关性弱或者有交集的行业转到数据分析。

软件工程专业的发展前景如下:1。就业方向软件服务外包属于智力人才密集型的现代服务业。学生毕业后主要在软件外包及服务企业、信息产品及服务企业找工作，担任程序员、软件测试员、项目经理。二、研究生方向可报考计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术、软件工程等学科的研究生。现代社会的人才需求，软件被用在很多方面。

35岁以后失业的可能性不大，但是35岁是职场的分水岭，因为35岁的时候，如果你有想法，有能力的人已经开创了一番事业，完成了量变到质变的积累，这就意味着一个人有理想，有目标，一步一个脚印，可以按照自己的计划实现自己设定的目标，身份发生了变化，或者是小领导，或者是少校。可以随时切换到cda数据分析！只是35岁了，有些工作真的很难做。

汽车美容主要是学习，比如汽车精洗、漆面保养、(抛光、打蜡、封釉、镀膜、镀水晶)太阳膜、车身变色、隐形车衣、电器改装等课程。学汽车美容还是很不错的。目前中国汽车保有量越来越多，选择汽车美容行业是非常有前途的。建议大家可以选择专业的汽修学校进行深造，这样学习会更专业，更系统，更符合汽车企业的人才需求标准。当然，你可能会暂时花掉一些学费，但后期的回报和收获是不可估量的。

数据分析需要具备以下基本技能:1)数据库能力，至少了解数据库的结构，以及如何与数据库通信以获取所需数据。懂SQL语言是基础。2)数据整理能力，熟悉数据结构，知道如何清理数据，重新整理和组合数据。Python是一门很好的入门语言。3)数据分析能力，理解统计学的相关概念，运用统计工具将枯燥的数据转化为有价值的结果。R和Python都是很好的入门语言。

转行做数据分析师和一个人的职位关系不大，因为我们说的是“转行”，也就是从一个和数据分析相关性弱或者有交集的行业转到数据分析。如果你现在的职位是做报表分析或者产品市场分析，或者电子商务和金融行业的市场定位，产品分析设计等。，而你不直接和数据分析打交道，那这就不是转行了。最多，你学会了一项新技能。在原有的基础上，你提高了自己的综合实力，为自己赢得了增值的砝码。

一般来说，数据分析会涉及到广泛的知识和工具。需要学习的主要是概率统计，Excel，SQL，python基础，Tableau，pandas包，SPSS软件，PowerBI，matplotlib包等。如果你在学生时代学的是数理统计或者计算机相关专业，那么恭喜你，你会学的相对轻松和容易。

首先，数据分析的最终目的是促进业务转型和增长。因此，虽然数据分析需要优秀的生产数据的技术，但核心要求是理解业务的能力。如果想转行，可以找到自己现在的专业或者行业和数据分析的结合点，考虑从这方面入手。这样，我对这个领域已经有了了解，只要专心学习技术知识。比如你以前是做运营的，可以考虑运营数据分析。如果你以前从事教育工作，那么在选择公司的时候尽量选择教育相关的行业。

之后是重头戏，数据分析入门，EXCEL，我就不多描述了。大家都接触过，但是建议大家系统学习。毕竟工作中常用。之后还有SQL、python、R等一些专业技能。这些都需要学习相应的编程语言。边肖觉得非专业对口自学效果可能不太好，建议可以买一些相关的课程，跟专业老师学习。

永远不要担心年龄，24岁才是年轻的时候。如果想转行，可以选择专业学校学习。想要高收入，可以工作一段时间，自己创业。最好是找一个能创造就业机会，能提供帮助的学校。有创造就业政策的学校，就会有学校合作单位推荐就业；如果想创业，还会帮忙选址，采购，创业援助。为什么数据分析人才稀缺？对于大型的电商、零售、服务类公司，会有数据分析师的需求，而对于中小型的电商企业，大部分的基础数据统计和分析工作室都由运营打理。

所以数据分析师是短缺的，数据分析师这个岗位也不完全是短缺，只是市场供求信息不畅，企业很难招到合适的人才。数据分析师一般需要两到三年的工作经验才能胜任，而两年以上起薪的数据分析师更高，中小企业的痛点就是买不起，更别说五八年工作经验的数据分析师了。

软素质:是否对数据分析感兴趣，是否有良好的自学能力和沟通能力。想从事一个行业，首先要对这个行业感兴趣。如果你对数据分析不感兴趣，面对大量的数据运算感到头疼，甚至抗拒编程学习，那么你入门数据分析可能会有点困难。同时，自主学习的能力也很重要。对于完全不懂数据分析的人来说，转行需要从零开始，数据分析涉及的知识体系非常庞大，需要学习者不断学习。

作为一名教育工作者，大数据也是我的主要方向之一，所以我来回答这个问题。首先，对于24岁的男生来说，学习数据分析技术是完全及时的，经过系统的学习过程，也会具备一定的职场竞争力，从大数据领域的大发展趋势来看，未来数据分析领域的人才需求潜力还是比较大的。数据分析在大数据时代有了新的定义，数据分析的方式发生了明显的变化，数据分析的边界不断扩展，从结构化数据扩展到半结构化数据和非结构化数据，数据分析在工业中的应用也从金融、经济、医药等领域逐步扩展到工业领域，相信这个趋势在产业互联网时代会越来越明显。