網(wǎng)友解答: 謝謝邀請！當(dāng)前大數(shù)據(jù)正處在落地應(yīng)用的初級階段，隨著大數(shù)據(jù)的普及，整個傳統(tǒng)行業(yè)會需要大量的數(shù)據(jù)分析人才，也有大量的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，因為數(shù)據(jù)分析是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要方式。通常情況下

謝謝邀請！

當(dāng)前大數(shù)據(jù)正處在落地應(yīng)用的初級階段，隨著大數(shù)據(jù)的普及，整個傳統(tǒng)行業(yè)會需要大量的數(shù)據(jù)分析人才，也有大量的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，因為數(shù)據(jù)分析是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要方式。

通常情況下，數(shù)據(jù)分析可以分成兩種崗位，一種是開發(fā)崗位，一種是應(yīng)用級崗位。開發(fā)崗位的數(shù)據(jù)分析往往需要通過編程的方式來完成定制化的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，比如目前通過機器學(xué)習(xí)的方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析就比較流行。開發(fā)級數(shù)據(jù)分析需要具備專業(yè)的計算機知識，包括程序設(shè)計、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等內(nèi)容，Python是比較常見的編程語言。

雖然開發(fā)級數(shù)據(jù)分析能夠完成更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，但是在生產(chǎn)環(huán)境下，大部分的數(shù)據(jù)分析任務(wù)可以通過工具來完成，比較常見的工具包括Excel、SPSS以及各種BI工具。對于知識結(jié)構(gòu)并不豐富的?？粕鷣碚f，從事此類數(shù)據(jù)分析（工具類）任務(wù)是完全可以的。在大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用以后，這類人才的需求量將會得到一定程度的釋放，目前不少?？茖W(xué)校也開設(shè)了針對性的課程。

雖然數(shù)據(jù)分析本身的技術(shù)含量在下降，但是數(shù)據(jù)分析對于場景的要求卻在提高，也就是所謂的行業(yè)經(jīng)驗。對于要創(chuàng)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師來說，需要對行業(yè)有充分的理解，能夠通過數(shù)據(jù)分析得出針對性比較強的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，而這正是企業(yè)需要的。場景大數(shù)據(jù)分析將是未來一個數(shù)據(jù)分析的重點領(lǐng)域，也是創(chuàng)業(yè)者可以進行深耕的領(lǐng)域。

除了要掌握行業(yè)知識之外，對于要創(chuàng)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師來說，一定要注重數(shù)據(jù)分析的效率，另外就是數(shù)據(jù)分析的結(jié)果呈現(xiàn)。一個比較好的建議就是從一個熟悉的行業(yè)入手，然后再逐漸拓展。未來，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)將是一個較大的市場，選擇這個領(lǐng)域進行創(chuàng)業(yè)會有較大的發(fā)展空間。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)在酷米寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

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人都會有缺憾的，有些在體表，有些在內(nèi)在。這個大可不必妄自菲薄。

對于工作，你可以加大馬力去應(yīng)聘，在能錄用的工作里選一個自己比較喜歡的，當(dāng)然前提必須是合規(guī)合法的工作，有份工作能養(yǎng)活自己，你就會少點暗自神傷了。

然后業(yè)余時間擴大知識面，看書，看酷米各種大咖指點，慢慢摸索自己的興趣點，深入到一個細分領(lǐng)域。

憑空無方向地找創(chuàng)業(yè)項目，搞不好要入坑了，慎重