如何让数据分析成为你求职的王炸技能
近年来，当数据分析像编程一样，
愈发成为从业者的一种必备技能，
其应用的领域与范围也越来越大。
数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展，
正在成为商业决策中不可或缺的一部分。
数据分析类岗位的大致方向
一般就互联网行业而言，所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向：
数据/商业分析师:
主要从事收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化并处理成可用的形式，从而帮助决策过程，为组织得出有意义的结论。
数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位，对新人入门比较友好。
其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系；也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。
数据挖掘工程师:
数据挖掘工程师除了要掌握算法，同样需要强大的编程能力及工程实践经验，尤其在特征选取方面，需要对业务拥有深刻洞察。
除了互联网行业，数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，当然其理论及业务要求也会更高。
数据产品经理:
无论是基于强数据分析能力来优化产品，还是做数据相关产品的规划，数据产品经理都可谓一专多能的典型。
目前这一岗位还处于新兴阶段，岗位缺口也比较大，感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。
数据工程师:
选择走数据工程路线，主要负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。
相较来说，数据工程更偏底层技术，也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。
数据技能的更多应用场景:
除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位，数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等，都是目前备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。
专职的数据分析师是高薪行业，而其它岗位，如果有数据分析技能，不仅因为它的可迁移性强，在就业市场上很有竞争力，能拿到更多的薪资。
因此，如何自学数据分析、哪些分析软件好用？也成了越来越多同学所关注并急需解决的问题。
哪些分析软件最好用
无论是商用的SAS，还是开源的R或Python，只要掌握其中一种，基本就可以解决常见的挖掘升析问题。
这里的“掌握”是指熟练运用，并有在各种分析工具之间触类旁通的能力。
Tableau
Tableau帮助任何人快速分析、可视化并分享信息，可在数分钟内完成数据连接和可视化，无论是电子表格、数据库还是Hadoop和云服务。
Tableau的一个关键特性是提供了一个有助于产生洞察的分析引擎，使人们能够在数据集上构建报告、仪表板和仪表板，然后它将提供有关数据图形表示的信息。
Power BI
Power BI 简单且快速，能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。
就功能而言，Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力，因为它提供了直接支持。
SPSS
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
SAS
SAS 的主要功能包括访问大约120种工具和应用程序，在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据，以及使用SAS可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。
SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它也是最难掌握的软件之一。
如何深入了解Data领域？
面试如何准备？需要哪些软硬实力/技能？
GPA的要求，需要掌握哪些语言？
如何科学地准备，最有竞争力的环节？
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