b********d
发帖数: 720 | 1 呵呵 随便问问看
比如自己看书，上coursera上的课，programming,R之类的
4,5年前本科学过算法，数据库数据结构之类的，微积分，数理方程，概率，统计
phd几年丢掉了，可是数学没丢，因为做的东西也是比较理论的，然后还一直在用一点
linux做做simulation
自己如果再复习复习算法，数据库之类的，leetcode刷刷题，多用R做做练习题
这种情况下，有可能找data analyst的工作麽？ |
p*****2
发帖数: 21240 | 2 是不是一般的data analyst工资也不高？ |
b********d
发帖数: 720 | 3 我对工资没有要求，嗯
知道你们码工工资高，不过我觉得码工码code要求太高，我的本科理学cs水平搞不定的
【在 p*****2 的大作中提到】
: 是不是一般的data analyst工资也不高？
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m******n
发帖数: 187 | 4 Goog就有这样的，招phd，需要R
【在 b********d 的大作中提到】
: 呵呵 随便问问看
: 比如自己看书，上coursera上的课，programming,R之类的
: 4,5年前本科学过算法，数据库数据结构之类的，微积分，数理方程，概率，统计
: phd几年丢掉了，可是数学没丢，因为做的东西也是比较理论的，然后还一直在用一点
: linux做做simulation
: 自己如果再复习复习算法，数据库之类的，leetcode刷刷题，多用R做做练习题
: 这种情况下，有可能找data analyst的工作麽？
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D****3
发帖数: 195 | 5 我觉得有相关学位和证书才是比较有用的
我朋友 有相关学位 还有证书 但是其实什么都不会。。也找到了 工作之后重新学的 |
e***a
发帖数: 1661 | 6 self-learning can make everyone become an expert. |
l*n
发帖数: 529 | 7 data analysis最重要的是modeling/hypothesizing sense，没这个sense胡乱pull一大
堆数据瞎分析根本就是做无用功。做统计的时候也一样，无脑上模型只会搞出来一堆垃
圾。
data analyst职业最大的问题是，这个世界其实没那么多数据需要你分析，或者说在某
个公司没有那么多数据需要分析。我不是指的数据的量不多，而是需要你去model的规
律其实没那么多。牛人整了一通发现个规律，然后呢？整下一条还一样容易？总不能一
天到晚把新数据照老方法再run一遍吧？换个公司、换个行业也许有新的东西等你去发
现，但先前的规律能不能用的上、能不能让用(知识产权问题)是个问题，而且过不多时
同样问题又会出现，或者有东西被发现（很小概率），或者啃不掉硬骨头回归无趣。做
data跟academia搞研究很像，但是跟后者的系统性差得那是天渊之别。
总之，data analyst有需求，但是需求瓶颈是有的，无论从个人兴趣还是市场需求来讲
。做software的，则像盖房子的工人，房子会折旧、破损，新的需求持续不断。 |
b********d
发帖数: 720 | 8 呵呵
学习是王道，不管当下用不用得到，尽量多学吧，有功夫就学习，嗯
过去一年里每天认真学习，懂了很多东西
虽然憔悴了很多，不过还蛮有成就感的 呵呵
【在 e***a 的大作中提到】
: self-learning can make everyone become an expert.
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b********d
发帖数: 720 | 9 谢科普~
【在 l*n 的大作中提到】
: data analysis最重要的是modeling/hypothesizing sense，没这个sense胡乱pull一大
: 堆数据瞎分析根本就是做无用功。做统计的时候也一样，无脑上模型只会搞出来一堆垃
: 圾。
: data analyst职业最大的问题是，这个世界其实没那么多数据需要你分析，或者说在某
: 个公司没有那么多数据需要分析。我不是指的数据的量不多，而是需要你去model的规
: 律其实没那么多。牛人整了一通发现个规律，然后呢？整下一条还一样容易？总不能一
: 天到晚把新数据照老方法再run一遍吧？换个公司、换个行业也许有新的东西等你去发
: 现，但先前的规律能不能用的上、能不能让用(知识产权问题)是个问题，而且过不多时
: 同样问题又会出现，或者有东西被发现（很小概率），或者啃不掉硬骨头回归无趣。做
: data跟academia搞研究很像，但是跟后者的系统性差得那是天渊之别。
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b*******7
发帖数: 191 | 10 你如果要做Data Analyst，除了STATISTICS SOFTWARE PACKAGE(SAS, R),Relational
Database(SQL),Visualization Tools,Data Mining Methods之外，还得有一个特定专
业领域的知识。具体的技术很容易自学成才，但特定的专业领域一般得有科班背景。怎
么说呢，如果你完全没有Financial Mkt背景，你很难到一个金融公司做Data Analyst
。类似的对背景知识看重的还有药厂什么的。
你看看你以前本科的专业领域Data Analyst职场咋样把。 |
