从流水线工人到亚马逊数据分析师，坑多路远，10年小结
最近在和读者互动，我发现最容易踩的坑就是只具备技能，无法成体系掌握全景。
说白了，大家或快或慢都能变成某个定点岗位的熟练工种，但数据驱动的思维、业务意识并没有提高，最后就成了一个流水线的机械工人。
我和一位从业10余年，现就职于亚马逊电商团队的朋友探讨了大数据分析的本质和他走过的坑。他的故事可以作为很好的范本，教大家如何少走弯路
我算是半路出家，在大数据行业摸爬滚打了不到10年，先是在visa做数据分析师，现在就职于亚马逊电商团队。
我一直在反复思考，数据分析的本质到底是什么？
前几天我看到了一句话，醍醐灌顶，数据的本质就是消除不确定性：
数据采集是挖掘、收集原材料
数据整理是为了从表现下，找到数据的规律
数据探索是了解数据的“生活作息”，大胆预测，挖掘商业价值
分析数据是利用数学逻辑得出分析结果
数据可视化是让我们更直观的了解数据分析的结果，对公司的业务进行指导
10多年前，我大学毕业的那个年代，大部分同学最想做的是产品——那个时候产品改变世界嘛。
10年后，他们都在思考：我该如何用数据指导产品？【手动狗头】
虽然大数据分析看似是偏技术性质的岗位，但我的理解是，一个优秀的大数据分析师一定要对业务足够熟悉，甚至是整个公司的核心角色之一。
业务洞察是分析数据的前提，分析数据是理解数据的前提，理解数据是数据挖掘的前提。如果公司是一杆枪，大数据就是这杆枪上的准星。
作为国内较早从事大数据分析岗位的从业者之一，我感受到数据分析，从一个看似是偏技术性的岗位，逐渐演变成一种能力。
每年都有不少想转行的朋友、产品经理、甚至朋友家孩子问我，应该如何跨入到大数据分析领域，有些还要以此作为职业。
我每年见到不少人，有3类人最适合大数据分析：
第一是大学在校生，最好是本科，可能他对数据分析有诸多疑问，因为发展趋势，决定进入到这个行业。
第二是在职的产品or运营经理，他们深刻发现了数据对核心指标的推动作用，开始尝试数据分析核心实践，迅速掌握了数据分析能力。
第三类是传统企业工作人员，也是不知道怎么就对数据感兴趣了，比较谜，这部分人比重并不低，当年我也是这样半路出家【捂脸】
无论是商业数据分析师、数据分析师、数据挖掘工程师、ETL工程师、数据科学家还是产品经理、运营经理、销售经理，都需要具备数据分析能力。
但是在学习大数据分析的过程中，卡住最多人的点是：
如何培养数据思维，锻炼逻辑思维能力和高度抽象的分析能力；
如何到达职业级的数据挖掘工具使用水平；
缺乏完整的职业路径全景图，东学一点，西学一点，不成体系。
我见过太多的从业者，最后沦为底层【人肉脚本工程师】，变成流水线工人。
我被问到最多的问题是，如何快速入门数据分析师。
掌握一名数据分析师的基本技能，包括：
了解常⻅的业务指标和流程，能够进⾏简单的数据处理与分析；
能够选择合适的图表对数据进⾏可视化，并很好地通过可视化来展⽰⾃⼰的观点；
能够熟练使⽤ SQL 语句对数据进⾏提取与处理；
具备数据驱动的思维，能够洞悉业务场景，协助数据分析与预测。
如果你想不走弯路，基于真实项目训练，通过30天入行数据分析岗位、达到工作水平，欢迎你和我一起，我将手把手带你完成入行。
我是谁？
我是蒋潇亿，最开始在石油EPC行业任职管理培训生3年，期间逐渐发掘对于数据分析的喜爱，随即调整工作方向，转向商务分析岗位，同时半工半读硕士学位提高理论知识。此后先后在东南亚第一电商Shopee和世界500强Visa担任数据分析师。现就职于亚马逊（新加坡）电商团队。
我和极客学院联合推出大数据分析实战营的初衷，是为了帮助更多人进入到这个行业，成为一名真正的数据分析师，而不是流水线工人。
我会从数据分析的基本原理讲起，在第一章先为你呈现数据分析行业的技能全景图，带你潜入这个行业，告诉你一名数据分析师的日常工作，帮你判断你是否适合这个行业。
然后我会通过 5 个项目循序渐进，从数据分析流程到描述统计学，再到数据库与SQL，手把手带你完成数据分析的核心实践，入行数据分析岗位。
其中在第 4 个项目【撰写你的数据分析报告】中，我会给你搭建项目框架，让你按我的步骤从0开始，输出第一份属于自己的项目分析案例，跑完全流程。
和传统的视频课程相比，我会重视案例驱动，将我10余年的经验和认知嵌入其中，力求直击要害、让你少走弯路，在训练中完成真实技能的提升。
▲我
在价格上，和动辄上万的就业班相比，为了让更多人能够低门槛的进入，我的训练营打算定在2899元，前50名，早鸟价，899元。
更重要的是，现在你可以免费完成一周，也就是项目一的学习，一周过后，你再决定是不是继续完成后续内容。
一周实战营，你会收获
完整的数据驱动技能全景图
数据分析师工具-能力矩阵
能应用进工作的数据驱动思维
描述统计学相关知识梳理
48小时大数据技术视频教程
▲【数据分析实战营】第一周内容
当你对数据分析师有了系统了解后，如果你还想深入学习，可以考虑付费参加后续的【大数据分析入门实战营】。
▲【数据分析实战营】课程大纲
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