得数据者得天下
如今不做点数据相关工作
可以说毫无竞争力
特别当Excel无法承载海量数据
各行业对数据分析师的需求日益增长
高就业率、高曝光、高回报的Data Analyst
才是年度最佳高薪岗
01
Data人才遭“疯抢”
Data Analyst侧重分析与商业运用的结合，需要将分析结果转化为切实可行的商业方案，其核心使命是为公司决策提供服务。今年秋招，金融、咨询、审计、科技四大行业都在疯狂招募Data Analyst。
1
金融
Barclays（UK）正在招聘Data analyst人才
*图片来源：RBS官网
*图片来源：RBS官网
2
咨询
*图片来源：FIT Cousulting官网
3
审计
*图片来源：EY官网
4
科技
*图片来源：Facebook官网
02
Data岗薪水有多高？
2017麦肯锡曾预计未来三年内数据分析师的缺口将达到150万。根据Glassdoor的最新权威数据，在英国，数据科学家相关类岗位的平均年薪高达4W英镑！入门级Data Analyst岗位也有超过3W英镑的薪资。
*图片来源：Glassdoor
*图片来源：Glassdoor
英国的一些公司更是开出了5W+英镑的丰厚薪资：
*图片来源：Glassdoor
03
商科生如何胜任Data岗？
数据分析师的基本要求是懂企业的业务和数据，具备写报告的能力，考验的是：数据分析水平、业务能力、沟通能力、理解能力和表达能力。
数据分析面试可以理解成在技术面试题基础上的Case Study。它需要面试者从分析中找到可能存在的风险，而且提出解决方案比起完美的Code有时候更加重要，所以Data Analyst更加适合非技术出身的商科生。但在不同的公司，Data Analyst要求的技能和工作内容会很不一样。
微软Online Service Division有跟Marketing更接近的Data Scientist，也有很多学统计或者IE出身的Applied Scientist做Randomized Controlled Experiment；
LinkedIn、Facebook的Data Scientist感觉要求Java编程技术熟练，可能学Computer Science出身的最适合；
Insurance行业招的是Predictive Modeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、Optimize Profits，所有相关专业的他们都考虑。
所以在求职阶段，要根据自身的特长和喜好选择对应公司的Analyst Team；而在求学阶段，更要提早准备好自己的职业发展目标，去有针对性的学习Data的相关专业知识。
*图片来源：Google
04
数据分析必备技能—Python
Python 纯入门并不是很难，在了解Python 的基本语法和功能后，就可以尝试实现一个mini project 了，比如利用 Python 做完原本需要耗费大量人工时才能完成的审计底稿合并工作，这也会帮助你在面试中有话可说；
然后可以进一步深入学习 Python 的函数，利用所学的知识，完成一个实战分析项目，这样的项目基本就可以写在简历里面了；
之后可以更深入学习 Python 中的数据清理、数据建模和呈现的知识，当你可以完成类似于银行客户行为特征分析的工作时，你基本上已经能够满足商业公司对Python 的要求了。
以下是有关python学习路径，供大家参考。
1
入门
阅读 Codecademy 的 Python 在线指南，来熟悉Python 语法。
(https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
2
进阶
在此阶段就需要一些中高级的教程或编程书籍，或者解决一些具有挑战性的编程问题。可实践的网站有：
Project Euler：https://projecteuler.net
虽然教程和书籍从多个角度提供不同的编程教学，让你可以深入了解该语言的特性，但实际的上手编程让大家有了一种更加有趣且更具挑战性的通道来学习不同的编程技巧、数据结构和第三方库，从而解决不同的编程问题。
3
实践
创建自己的项目，或加入开源社区(https://coolpythoncodes.com/julien-danjou)和 Github，这些都是编程的必经之路。对于像 Python 这样的语言来说更是如此，如今开发者社区正以惊人的速度增长，每天都有新的库和项目在快速更新。
通过学习一个新的 Python 库，你不但可以继续熟悉这门语言，还可以增加你的知识面，为未来解决实际问题打下基础。在开源项目上与其他人一起工作将有助于对特定主题进行深入研究和了解，同时增加你的专业性和可信度。
最后，Uni酱给大家推荐招聘面试官会认证的课程证书以及基础数据技能：
1. Code Academy | Python programming 
2. Coursera | Python for everybody
*图片来源：Coursera
*图片来源：Code Academy
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