01 潜力巨大的数据分析岗位
在信息时代的今天，数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向，而顺应大数据时代号召的人，薪资待遇自然也是让人羡慕不已——数据分析师确实是高薪职业，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走；且随着工作经验的累积和技能树的完善，薪资超过30k也是指日可待！
02 数据分析师的职业之路
数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。那么，小白想成为数据分析师应该从哪里开始努力呢？
我们先从数据分析师最常用的工具——Excel和Python入手。
1、基础能力：使用Excel完成简单的数据分析工作
Excel相信大家都已经很熟悉了，它适用于一些数据量不大、重复性不算强的工作场景，但面对海量数据和批量任务时，也会存在效率低（数据量大时会卡死）、复用性不强等问题。
2、进阶能力：使用Python语言进行更高效、更深入、更强大的数据分析
Python是近年来最火的编程语言之一，在数据分析领域，Python语言的运行效率是Excel望尘莫及的，图表的交互性和工作可复用性也非Excel可比拟。
当你不满足于熟练使用Excel，转向对Python技能的探索，新的职业大门也会向你敞开——无论是Web开发，操作系统、运维、数据开发、机器学习等等，都离不开Python。
3、从技术到业务：数据分析师的基本素养。
数据分析师对数据的处理往往是为业务服务的，这就需要数据分析师熟知业务痛点和需要，使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。
如果你对业务很擅长的，可以转岗到业务部门，比如数据运营，用户运营，用户增长，营销策略等岗位，这些岗位对数据依赖度很高，也很有发展空间。
数据分析师这个工作本身的路径会很短，但是作为一种能力特别好用。会用这种能力的人混得比别人好，它会帮助你解决很多的商业问题，凭借数据去说服对方，让你在销售、运营等岗位做得很出色。也能让你有机会接触建模工作，以后向更专业的算法工程师方向发展。
真正纯做数据的人，能做到一个部门经理，一年拿个四五十万已经基本到头了。而从事偏商业的数据分析岗位，将技术和业务更好地结合，为解决实际业务问题服务的数据分析，是越来越吃香的岗位。
03 挑战高薪：成为既懂技术又懂业务的数据分析师
在成为数据分析师的路上，绕不开要学会python这一技能。可能很多人认为这是只有程序员才会的技能。
诚然，Python发展接近三十年，确实已经成为了编程语言中的“网红”。
它是目前IT就业市场最受欢迎，最热门的技术技能之一，且容易上手，学会了python，可以大幅提高IT人的自身竞争力。
在知名技术交流网站Stack Overflow在2019年年初推出的开发人员调查报告中，有四分之一的开发者表示，Python是他们最想学习的编程语言，这也使得Python连续三年获得这个榜单的第一名。
然而，Python已经不是程序员的专属技能，更是一个简洁高效、对新手友好的工具。
在商业迅速发展的今天，无论营销、运营还是产品经理，高效获取有效数据已成为职场必备技能，而要成为一名既懂业务，又懂数据的商业分析师，Python正是非常关键的一项。
Python和数据分析是不能脱离的，掌握Python，掌握数据分析，必将大大提升自身的竞争力。
为了帮助大家更好地入门和掌握数据分析技能，蛋糕决定把压箱底的Python零基础到精通的全套资料分享出来。针对0基础的小伙伴，带领更多没有专业优势的同学入门数据分析。
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