随着数据的爆炸，数据分析师已经成为各行各业不能缺少的岗位。

很多人奋不顾身贸然转行转岗，有的自学良久在投简历面试失败中开启死循环模式，有的同学靠自学磕磕绊绊终于上岸但是工作中发现“野生”数据分析师上手太困难，不小心就沦为团队的人肉提数机。

究其原因大致就是以下两点：

1.  沉迷于工具的使用，想要成为XX之王

这是大多数自学数据分析的同学的通病，完全没有数据分析思维和完整的学习路径，只能一门心思钻研技术， 要成为”SAS之王“、”SQL之王“、”Python之王”，这是i Data最反对的学习方式，决定你能不能找到心仪的数据分析工作的原因绝对不是一门工具的使用，而是你是不是能够胜任这个岗位，而胜任岗位往往是结合实际的、多种技能的组合，沉迷一隅经常什么问题都解决不了， 面试中自然无法赢得hiring manager的青睐。

2.业务知识匮乏

市面上所谓业务分析，大部分不是孤身一人在业务部门的“野生分析师”，就是给业务整理excel表的表哥表妹，工作初级、简单不说，以后再换行也没啥帮助，还是得老老实实补回技术能力。

真正做业务分析且高级的岗位，往往是用户运营、增长黑客、渠道推广等强力业务部门的业务人员自己干了，本质上拼的是业务能力，不是会写几段coding或excel里拉个透视表。

需要的是扩充见识，是对一个具体行业具体流程的深入了解，对数据采集方法与数据形式的细致研究。

很多人读到这里就会有一个疑问，没有工作怎么有经验？没有经验我怎么能找到工作？似乎是一个鸡生蛋还是蛋生鸡的问题，但其实不然，i Data Global持续每周五/六做的大咖分享会就给大家提供了一个非常好的契机来了解各行各业的数据分析师具体的工作内容，想要进入这个行业需要补足哪方面的知识和经验。

不要再以为银行就只有金融分析师、Risk数据分析师、Collection数据分析师了，这周六下午三点请到五大行18年经验的Senior Manager来给大家做一个精彩分享，银行的Marketing都在做什么数据分析。