大数据时代,如何转行数据岗?

自2020年以来，许多行业都受到了疫情的压力，企业裁员，就业越发困难。尽管如此，数据行业的相关职位需求却是只增不减的。随着大数据时代的到来，数据已经成为各行各业高度的热点领域。你是否已经对这个行业的职位蠢蠢欲动了呢？那么，如何转入数据岗？我们在此为您解说。

在美国求职平台Glassdoor整理的最佳工作岗位排行榜中，因为薪资高、满意度高，数据科学家蝉联了2016-2019年一共四年的冠军，2020年依旧排行第三，在今年排行第二。

领英2021年的职业报告里，数据科学和人工智能双双入选了疫情期间需求上升的行业。在疫情这个不确定的时期里，数据分析的重要性也被企业所看见。数据分析师和科学家能够利用大数据、云计算、机器学习和AI应用，帮助企业大幅提高流程和运营的有效性和效率，以满足目前不断变化的线上劳动力需求。根据Dice的报告，2020年医疗保健、电信、媒体/娱乐以及银行、金融服务和保险等行业对数据科学家的需求平均增加了50%！

在美国，数据相关的岗位的待遇都很不错，有很多职位底薪就已经有六位数。美国统计协会（ASA）2020年对两千多位会员的职业调查发现，统计和数据科学岗位在各行业的薪水中位数都达到了十万美元。个人发展也有很多机会，随着工作经验更加丰富，待遇也会更好。有6-10年工作经验的成员，就算薪水在后25%的水平也能年薪过十万美元。

那么，在2021年以后，数据科学的职业前景如何呢？

在美国劳工统计局发布的2019-2029年职业预测中，与数据相关的工作在未来大多数都有不错的增长趋势。其中，统计学家这个岗位预计会在十年间增长35%，比平均增长率（4%）快出很多。此外，涉及管理和计算机系统的分析师岗位也有大幅增长。

要想成为一名数据分析师，需要什么样的技能呢？先来看一个实例吧，以下是滴滴的一个数据分析师岗位的要求描述：

岗位要求：

在数据分析岗位描述里，你很有可能碰到这句类似的话，要求应聘者能够熟练运用某些语言或者软件。不同的数据岗位对于技术和语言的要求会不同，但是SQL和Python是绝大部分数据分析职位要求里必备的一项。

SQL主要用于与数据库建立连接、并从数据库中提取各种数据。作为数据分析师，很重要的一个环节就是根据工作需要从数据库里找到相应的数据，因此掌握数据库和SQL的基本知识是必不可少的。

而Python搭配不同的包更是可以完成数据清洗、分析、机器学习、可视化等各种工作，所以在数据岗位里也会常常用到。Python语言是十分强大的，在2021年程序语言排名中，Python已经稳居第一位，而在三年前，Python还在第四名。

Python语言应用广泛，对于数据分析师来说，是十分容易上手的语言。在2021年的15000多个数据科学工作要求的分析报告中，Python和SQL是出现在岗位要求里最多的技能。有77%的工作要求里强调需掌握Python，59%的岗位有对于SQL的要求，可见这两门语言的重要性。

在求职的过程中，数据岗位需要注意什么呢？

1. 简历

软件和编程语言对于其他工作也许没有那么重要，但是对于数据科学岗位是必须要列在简历上的。一般大家会按照熟练度排序，把最擅长的技能排在最前面。其他工作可能看中的软技能，如沟通和合作，就没有太大必要列在简历上了，不然有填充字数的嫌疑。

现在市面上有很多数据科学相关的在线课程，不少在完成后可以拿到证书，把这些证书写在简历中也是可以加分的。

列举经历的时候，不必只局限于工作经历，像Hackathon、Kaggle上的比赛、或者某节课上做的项目，只要与数据科学相关，都是加分项。在描述活动经历的时候，要着重强调项目的最终结果和运用的数据科学工具。

2. 面试

如果你通过了简历筛选，恭喜你！接下来你将开始多轮的面试环节。

当你能够顺利完成面试中的技术面试，那就距离你想申请的职位不远啦！如何通过技术面试？如何在申请工作时做到充分准备？单单依靠刷题的不提倡的，即便你依靠刷题拿到了职位，在入职后也会因为基础不扎实、没有工作经验和项目经验的原因无法胜任这份工作。

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