无论是哪一个行业，学历都是职场人避无可避的话题，在写简历和面试时都不免会被询问。

首先，我们不否认学历的重要性。

但学历对大数据行业而言，是不是真的影响这么大？

先来看看不同学历的大数据相关岗位求职者收到的平均面试邀请：

其实从这张图我们可以看到，从面试数量来看，专科、本科、硕士所收到的邀请数量差别并不是很大。

先来个彩蛋：

本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联

据劳动局统计：

截止到2028年为止，与数据相关的岗位或将增加12%的岗位量。

也就是说，过几年，我们将能看到超过54.6万个和数据相关的新岗位出现。

不得不说，这么多岗位的产生，对于求职者来说，是一个巨大的风口。

但对于顶级企业来说，却是一大难点。

这主要是由于专业性人才难以获得造成的。

大数据总体可分为2大方向。分别为技术类和业务类，其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据；

技术方向

技术类方向是大数据界的码农、程序员，包括大数据平台研发路线、大数据开发路线、大数据算法路线。

业务方向

大数据届严格来说没有纯业务类的岗位，一般是技术+业务，例如大数据分析路线。

每个职业具体需要学习的知识内容也有区别，所以在准备进入大数据行业之前，首先要选择自己想要从事的职业。

我们可以对比一些常见数据岗位入门要求及薪资。

可以看出来跟其他职位相比，数据分析师薪资虽然略低，但处于可接受范围并且需要学习的技能也对转行者来说会友好很多，所以建议如果想转入大数据行业的，可以先以数据分析作为开端入门基石。

我们都知道数据分析师是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。

随着企业对数据价值的重视，数据分析师也越发地得到重视，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。

数据分析师，无疑是在大数据时代受到格外重视的一个岗位，尤其是具备专业技能以及行业经验的大数据分析人才，无疑是企业竞相争抢的“香饽饽”。

数据分析这一行，其实有点像当初的各种开发，最初阶段大量涌入跨专业、自学，以及短期培训的求职者。当然，这里并不是说对非专业人员有任何看法，只是陈述事实。

数据分析师也可以根据自己的兴趣和能力做选择，有较大的选择空间。从工作类型上看，主要有两个方面：一类是偏技术，一类偏业务。

偏技术方向的内容更多是挖掘，偏向对技能的要求；偏业务方向的内容更多是运营、业务分析类，注重对行业的理解和商业敏感度。

想要成为数据分析师需要学习的知识有很多，我们必须要加建立清晰的知识体系，我们应该从哪方面去学习呢？

编程语言

对于数据分析师来说，应该精通一种语言，具备多种编程语言的相关知识，可以帮助你在这一行快速的发展。

像R或是Python等可以帮助我们快速的进行数据收集、数据清理，一定要精通一门，这对后期的数据可视化和数据统计分析起到很大的帮助。

数据收集、清洗方法
当数据没有整齐的存储与数据库当中时，就需要数据分析人员使用其它的软件或者是工具，去收集非结构化的数据。

只有收集到足够的数据，后续才能进行清洗、分析和利用，掌握数据的收集、清洗方法也是很重要的。

数据库查询语言

数据分析师最常用的查询语言是SQL，掌握SQL查询语言，就能读懂SQL数据库，懂得怎样在数据存储表中，提取信息。

高阶Excel分析方法

作为数据分析师来说， 不仅仅要会Excel数据表的使用，还应该懂得运用函数，运用高阶的筛选方法等进阶版的分析方法。

机器学习

对于数据分析师来说，掌握和学习一定机器学习技能是很有价值的。

尽管这不是成为数据分析师的门槛，但却能为你后期拿到高薪出一份力，以及实现能力升级。

数据可视化

有效的数据可视化是需要去反复实验的，优秀的数据分析师需要了解图形的类型，以及如何缩放数据可视化的效果，并且要知道根据受众应该使用哪些图表。