非数据分析相关专业的本科生，能从事数据分析行业的工作吗？

完全可以

成为一个数据分析师需要几步？

第一，学数据分析

第二，找个数据分析工作

第三，完成

————————不开玩笑的分界线————————

数据分析师的转型、体会、如何转型已经有大量的文章，但是在这些之前，最核心的问题其实是

你是不是要成为数据分析师？

要，如果是因为钱

如果有任何一种职业，又容易，又高薪，那么这种职业就会很快充满大量的人，让薪水降下来，回到一个正常的水平。

就像你现在看到的所谓程序员、数据分析师的高薪，但是也有大把的初级程序员，在一二线城市拿着和外卖员一样的高工资。你个人的努力、是否能高效、持久的学习新鲜的内容和个人的成长速度是直接相关的。单独的一个方向，并不能代表

要，如果是因为喜欢，

那这个职业是非常的合适的。不论细分的方向，整体数据科学的大领域，在一定的时间内，你的学习都可以直接转化为快速增长的能力，并且有机会在实践中应用出来。

用SQL取数，做底层的数据，ETL，用python做数据分析，ML机器学习模型，开发前端可视化界面，讲述自己的洞见，都是满满的技能点，都可以给足安全感的。

那如何成为分析师？

数据分析师无疑是一种新生的事务，在出现之前并没有像那些已经有十几年几十年的历史一样的专业，有完整的培训、入职、职业发展路径，而是一个很新的东西，从业者也大多是自学成才，把个人在一些行业上的经验、数据驱动的解决方式固定下来成为经验，再结合为数据而生的一些工具，就成为了数据分析师。

作为已经发展了好几年之后，数据分析师其实有了很多类型，当成为自己的计划的时候

业务数据分析

往往可以偏向于业务或者偏向于分析，主要掌握基本的SQL，以及BI工具就可以。python，R会加分。

向着这个方向发展的话，主要培养提到的这些技能就好，在平时的间隙多看《精益数据分析》等书，以及各路公众号，知乎数据相关的内容，再有自己的个人基础项目，就足以在本科结束的时候找到一份相关工作。

ETL/数据平台/数据工程

偏向于开发，需要的技能更多会是开发向的语言Java，C++等。如果是非相关专业本科，可以考虑暂时避开这个方向

算法

更偏向于机器学习、算法相关。如果是非相关专业本科，可以考虑暂时避开这个方向

数据分析师的转型之路

有大量的文章、套路在描述如何转型了，在“术”这个层面已经没有什么新鲜的内容。但是在“道”这一层面，有一些职业规划师讲的很好

先看自己想要去的岗位，按照岗位要求，一样一样补齐。

这样的思路，在数据科学这种需要很广的知识面的方向中，非常有用。

综上，从事数据方面工作，完全可以。以偏向业务的数据分析岗位为目标，优先学习SQL、BI、数据分析思维，不断学习，一定可以。

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关于数据分析师的职业发展未来，我一直很喜欢的一个比喻：

有一种职业，在90年代的时候出现，非常火热，有这种技能的人往往是高精尖人才，而且需求量大，数量少。但是其实这种技能经过不需要长的时间就可以上手，精通需要天赋，但是一般就足够使用了。

直到2010年后，这个职业依然火热在各种兼职平台上，薪水看似依然诱人，但是这个职业生活中已经少见了，而大多数人已经有了这样的能力，不再需要专职人员。

这就是 【打字员】

数据分析师也是一样的局面，有资深分析师说的好，“当业务学会了分析，这些初级的分析师就没有什么价值了“，所以，不断成长、深入、指导业务，才是数据的目标，分析只是手段。

加油。

[黑盒数据]