30岁转行做数据分析师后悔了,数据分析师35岁以后能干嘛

32岁转行去做大数据分析师好吗？

作为一个年过三十的而立之人，你应该意识到这不是一个好不好的问题，而是你综合评估自己之后要做的一个决定。

年龄是一个关键词，这意味着你已经到达了一个上有老要供，下有小要养的阶段，房子也不知道你有没有，房子地段好不好，是不是学区房，妻子满意你的经济现状吗，你的孩子有没有快乐的生活环境，你能提供他学习的基本条件吗，可以满足他去博物馆，展览馆，买书夏令营学绘画学跆拳道的花费吗？

作为一个爸爸一个儿子一个丈夫（假设你是男的）你需要考虑很多，而不是像一个刚毕业的人一样去大胆去做，你已经有了很高的转行成本。

你是否拥有大数据行业的技术能力，是否能够接受行业的考验和挑战，你能保证这个转行阶段家里不会受到很大影响吗？大数据行业的确发展很大，但关键是你能很轻松找到一家公司聘请你吗？

如果你已经有了决定，已经有了条件，那么可以大胆一试！

32岁转做数据分析师可行么？

我觉得没有什么不可行的，只要你本身是一个爱学习的人，你有耐心能把这个行业学好，我完全可以转行的。

其实在现代社会，很多行业是没有年龄的区分的。反而在你这个年纪你有着更多年轻人没有的成熟和稳重，在做数据分析的时候，可能会有更多的耐心以及足够的毅力，所以年龄来说对你反而是个优势。

当然也不是说完全只有好处而没有坏的地方，比方说数据分析师，最简单的工作只需要掌握最基础的办公软件就可以。但是在你这个年龄如果要是想拿到更高额的工资，一定在数据分析这一块儿做得非常的熟练，能够整体的去分析公司的运营数据，熟悉公司的各个部门。

与公司的其他部门所有人员打好交道，我相信对于你来说也不是个难处，毕竟你曾经的工作阅历，你曾经的为人处事，对于你来说是一个优势。

也就是说，我们需要确定五点，第一点，就是我们的目标确定，目标就是数据分析师，下定决心，做好这个岗位；第二点分析，对自己一定要分析透彻，看看自己是否有恒心和毅力，最好选择一个，可以专门学习这项技能的地方，先把她系统学习一遍；第三点执行，根据之前所确认的目标，以及规定的时间，把你要学的内容，学习扎实；第四点入职，看中的公司去进行面试，通过一定利用最短的时间，看看自己是否确实适合这个岗位？第五点评估，如果自己不适合这个岗位，那么尽早跳出来，还是从事以前的工作即可，毕竟年龄在这里，我们耗不起。

34岁转行数据分析师靠谱么

首先从年龄上回答你的问题，其实数据分析师目前的岗位需求最看重的是项目经验，说直白点就是进了公司以后能不能立马上手做，我们历届学员中最大的一个学员是83年的，毕业后找工作也很顺利，所以还是要看个人能力的，年龄大也有年龄大的优势。

从行业角度分析，大数据是未来发展的趋势，任何一个行业目前可能都或多或少的受益于大数据，所以从宏观角度来说，大数据这个方向肯定是越来越好的，2016年国内才有大学设立大数据相关专业，2020年第一批毕业生毕业，现在市场上“专业对口”的人还很少，而且应届毕业生没有工作经验、不懂业务，只是工具的使用上会更熟练一些，而企业需要的是能为企业解决问题创造利益的人才，所以现在数据分析师是供不应求的，而各行各业都需要有数据分析师，所以不用担心会受到专业的影响。

从市场现状来说的话，企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。数据分析应用的领域很广，比如电商行业，医疗卫生与生命科学，保险业，电子商务业，互联网行业，金融行业等，目前国内岗位空缺至少1000万，很多人都在转行从事数据分析的工作，很多数据运营，数据处理，报表等相关工作的同学都在往数据分析师这边转。

?我也已经25岁其实就有转行的打算了，想转数据分析大数据行业，我大学本科是和这个专业相关的，

读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。

转行数据分析师后悔了？

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想！但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重…… 时下的大数据时代与人工智能热潮，相信有许多对数据分析师或大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊！毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。下面对于希望转行数据分析的零基础小白们，在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能，都是一脸茫然。因此本文给出一些建议，针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心！ 一、知识储备 数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。 1)数学与统计基础： 数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。 2)分析工具： 掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。 3)SQL数据库语言： 数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。 4)编程语言： 数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。 5)机器学习算法入门： 如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。 二、行业分析 在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。 1)数据分析师 从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。 2)数据挖掘工程师/算法工程师 利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。 3)数据开发工程师 设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。 4)数据产品经理 主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。 三、心态历练 1)一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。 数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。 2)具有独立思考与换位思考的能力。 数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，要有自己独特的见解，扩大自己的思考范围，提升洞察力。同时要换位思考，从多角度看待数据和使用数据。不同的人，不同的角度看问题都能得到不同的效果。

数据分析师有年龄限制吗，30岁0基础再转行做数据分析可以吗？

看你做什么岗位了，如果是入门级的数据采集数据挖掘岗位，一般年轻人比较多，数据分析师或者数据分析岗的话，做到资深一般的中年人三四十岁比较多，数据分析因为大数据这两年才火起来，所以还是起步阶段刚刚兴起，大部分还是年轻人