如何快速入行数据分析师？
谢邀。抱歉这么久才回，不是不想回答，而是实在不知道说什么。 我读完四年本科+四年博士成为数据科学家，却偏偏很多人问我怎么才能速成，我要是知道不就不用花这么多年了吗(哭笑不得)？ 事实上我不认为世上做任何事有速成的捷径。一分耕耘一分境界，老老实实学吧。 同意这一点的话，可以参考下我另一个问题下的回答，关于数据分析师，科学家都在干什么： ================= 有人说速成是指不走弯路，不浪费时间。特补充以下内容： 首先，我不认为我真的有什么经历是无用的，即便在数学本科时候学了很多不直接相关的课程，也对培养严谨的思维逻辑有极大的帮助。统计博士的学习让我对各种课本上学不到的模型和算法有了深刻的认识。也许从公司的角度看，我有些科研经历是无用的，我提出的有些方法他们觉得是rocket science根本派不上用场（其实是他们不懂而已），但同样是从我的以往经历中，可以找出对公司业务发展大有用处的模型方法。一些项目经验、建模的想法和技巧可以抽出来整合到新的问题中，而整个思考操作的过程是跟之前严谨的思维训练分不开的。 然后，我对这一类为了进某一行求速成（包括不想走弯路）问题都不太感冒，我觉得个人发展是个追求本心+适应现实的过程。不能一味只想着自己要干什么，也不能一心只想着现实是怎样的。从本心出发，想学就去学（网上超级多推荐的教材和技能），一边了解市场的需求，看自己能做什么，和自己的兴趣有哪些结合的地方。有一定积累后自然就会对自己想要在哪一个领域继续发展有一定的线索。 最后，数据分析行业尚处于刚开始的扩张阶段，指代的内容实在太杂。知乎上有些是数据分析领域的码农，有些是只会用一点数据分析的传统商业分析从业者，有些是数据科学家（从数据获取到成品全都会，个人觉得真要到这一步太难，精力太分散，而且什么都会其实就是什么都不会），有些是专注研发新模型算法的数据科学家（比如本人）。也很难给出一个简单明确的答复，什么有用什么没用。这样笼统地求速成只能越问越糊涂，码农会告诉你要学R、Python，Ruby、MapReduce、Hadoop、HIVE、PIG。。。所以你该去学各种软件，做传统商业分析的告诉你数据模型只是工具，你要学习一个企业是怎么运作，业务要怎样开展。像我这样的数据科学家会告诉你，想发展到我这一步，你必须去读个博士。全能型数据科学家告诉你，上面你全得做。以上每条路都不一样，需要的技能侧重也不相同。真正要思考的是个人发展规划。所以我一般只会写介绍性的东西，而不会告诉别人怎么速成。