0基础转行数据必踩4大坑 ️千万别再往进跳了

想学数据分析的同学越来越多，大师也一定看过网广为传播的，数据分析偏向23年校招1000:1的登科率，拿到offer简直如同天选之子。

这么卷，还值得去吗？

我告诉你们，大师都选的工具一定不会错，现在去照旧值得。（间接划到最初看答案）

老读者都晓得，我处置数据分析行业好几年了。最早在腾讯做过数据科学，后来去百度做过贸易分析，今朝一家外洋公司做fintech营业。

在知乎，私信我最多的题目是：帅比，零根本该若何进修数据分析。

连系自己的血泪经历，以及上百个同学的实在征询案例，我总结了新手一定会踩的4大坑❗️❗️

少踩两个，就能跑赢90%的同龄人。

特别是最初一个点尤其重要，一定一定要看到最初。

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先先容下布景

我应当算最早一批纯自学转化数据范畴的了。本专业学的是传统的修建设想范畴，后来发现房地产行业相持不下，加上自己对于征询、数据、野生智能很感爱好，就起头了纯纯踩坑的转行之路。

最初用了1年半的时候，拿到了包括腾讯、百度、阿里、字节在內十几个头部互联网公司的offer。

现在我也建立了工作室，帮助那些和我一样，对数据驱动感爱好，今后想处置数据分析、数据科学、战略产物司理、运营、贸易分析、数据产物司理等等，以数据为焦点生产要素的同学，只管早的搭建完善的常识系统，补充行业以及职场认知。

天坑1：误入爬虫

很是多培训班、知乎帖子，在触及到数据分析相关网课的时辰，都说爬虫是最轻易上手的项目，既能搭建从数据源到终极成果的完整分析框架，又能进修python相关编程技能。

不怕大师笑话，我的第一个跟数据分析相关的项目就是始于爬虫。

但是我可以以过来人的身份，很是负义务的告诉大师，这绝对是天大的坑。

特别是对于想进大厂的同学来说，这个技术根基上毫无用处。

爬虫项目，写在简历上属于扣分项，口试中不会问，现实工作中也完全不会用得上！

完全就是培训班收学费的工具。

天坑2：选错起点

很多同学误以为，听上去越牛逼，越听不懂的新概念，他就越有代价。

就像机械进修、深度进修、AB测试、黑客增加等等，这些从硅谷传播过来的时兴玩意。

我那时研讨生选课，也抱着这个想法，绝不犹豫的就选了机械进修相关的课程（python+机械进修）。

实在就是想走捷径偷懒，想间接跳太低级的(Excel + 分析思维），以及进阶的（Sql+分析思维）。

这个坑挖的太深，以致于后来间接断送在腾讯的职业生活。（今后会出一期数据分析职场必踩坑分享，接待大师追更，看我若何作死自己）。

我想告诉大师的是，对于新手来说，机械进修、AB测试相关的纯数据驱动的偏向，不但没法在前期培育踏实的分析思维、逻辑性思维、框架性思维，也很难帮助新手进修数据和现实营业的连系。

而且machine learning、算法和数据分析，完全就是两个分歧职业偏向。

数据分析最重要的是经过度析处理现实的营业题目，帮公司赢利大概省钱，有很是明白的营业目标，同时要求分析进程和结论有高度可诠释性，黑盒模子能不用就不用。

但是这属于非经常见的毛病起点，特别是对于留门生更加明显。

掀开简历满是kaggle大概黉舍的machine learning相关项目，这样高度同质化且不现实的项目履历，就算黉舍很好，也很难打工公司。（没法子，大部分本科和master，DA/DS相关的课程都是这么设想的）。

天坑3：被数学迟误

误入machine learning、deep learning以后，我发现，想精通这些算法背后的数学和统计学道理，不得先啃下根本吗？

因而我又很是刻苦的起头自学微积分、线性代数、统计学、几率论，狂撸西瓜书《机械进修》、《统计进修根本》，网课看了一遍又一遍。

虽然说这个履历还是让我快速补充了一些根本，但现实太没需要了，做好数据分析不需要超高的数学根本。

反而走错偏向，让我没有腾出时候来培育business sense、进修营业常识，前期损失了很是多的能够性。

天坑4：抓错重点，离开现实

最初这个点，一定会刺痛很多同学的心，特别是那些勤黉舍的精英同学。

硬着头皮写吧。

实在我想说的是，对于数据相关的范畴而言，大部分在黉舍学的常识，都没什么用，大部分头部平台的网课，也没什么代价。

哈佛的科班结业生，在现实中能够也不如普通一本同学做得好。（我晓得很多人一定会喷我，接待看完后应战大概取关）。

数据分析各个阶段的焦点合作力，看看你能蒙对几个：

• 底层数据分析看工具(excel/sql/python/机械进修/AB测试)
• 低级数据分析看分析方式
• 中级数据分析看框架思维及逻辑性
• 高级数据分析看营业了解及思惟高度
• 顶级数据分析看人情圆滑

为什么名校同学没上风？

由于数据分析这个行业太新了，连公司都不晓得该若何对数据从业者定位，底子没有搞清楚若何经过数据，优化营业流程，优化构造架构，优化决议系统，以及若何终极从数据中挖掘代价。

腾讯数据科学部，几百个名校、大厂精英招进来不到一年就散伙。

美团还在纠结贸易分析和数据分析的职责和界说。

几十万年薪的DS、DA，现实干的都是数据清洗、数据看板搭建、AB测试成果分析的工作。因而互联网隆冬之下，国内外很多公司第一批裁的就是DA和DS。

连科技巨头和顶级从业者都没有清楚途径的时辰，黉舍固然更教不了了，也教欠好。

同时为了考试更轻易评分，课程设想都是有标准答案的coding、数学统计学、机械进修深度进修、数据结构算法、数据库。

所以数据分析、数据科学范畴，真的就是个伪命题，毫无代价吗？

No，和一向没法落地的野生智能、自动驾驶相比，数字化一定是未来5年内，对于企业和同学们来说，加倍现实，看得见摸得着的机遇点。

数据分析这项技术，让我在结业几年内快速实现人为翻倍。

数据分析行业的混沌状态，也让很多黉舍和布景一般的同学，可以经过更接地气的打法和更完善的常识系统，在一定水平上实现弯道超车，卷过名校同学。

灰心者正确，悲观者赢利。

来吧卷王，假如你感觉未来还值得期待，数据行业接待你。

下篇聊聊，什么才是0根本到百万年薪，“数据人”的正确进修长亨衢径？