python-selenium中使用excel做数据驱动_想转行数据职位的小白，看完再决定自己的选择...

陈老师开讲，敲黑板，划重点，都是知识点。

最近一哥们想转岗数据分析师，问我都需要啥技能？他是java技术出身，现在做的是数据处理工作。通过聊天发现现在大家对数据方面的岗位了解的很模糊，无法确定什么岗位适合自己，更无法进行职业知识储备和规划。所以我这个从事数据工作5年+的菜鸟分析师来给大家唠叨唠叨。

其实从2013年定义为大数据元年开始，数据工作岗位就火热起来，越来越多的企业开始重视数据资产，各种数据岗位如雨后春笋冒出来。首先重点要说的就是数据科学家这个职位，大家都不陌生吧？这是数据岗位的金字塔的最顶端岗位，需要数据的全方位能力，从产品到算法，从分析到运营都可以搞定，是大神级别的存在。其次就是数据产品经理、数据挖掘工程师、数据算法工程师和数据运营等职位等岗位。

那么到底有多少数据岗位，这些岗位都需要什么技能呢？

我们打开招聘网站输入数据查询，会出来五花八门的招聘岗位，通过这些岗位我们会发向，主要分布在产品、研发和运营等方面，每个岗位的要求技能都千奇百怪。但是有万变不离其中。匹配的专业，核心的技能以及良好的数据思维。

某招聘网站数据相关岗位列表

研发岗位要求

产品岗位要求

接下来我们就详细看看每个岗位的核心要求：

一、产品方向：数据产品经理，主要工作是规划工作数据产品。通过对公司业务理解，梳理工作核心指标，使用核心指标搭建数据可视化平台，辅助领导决策，驱动业务迭代。

核心要求：

a、对数据敏感，严谨的数据思维。

b、沟通协调能力

c、产品相关工具使用，如axure，ppt等

二、研发方向：主要工作是coding，这里边会分为三个方向：算法、项目研发和数仓。不同的方向需要不同的技能需求，但是主要工作都是完成各种需求落地。实现数据从无到有，从有到用的每个过程节点中。是数据中的基石。

1、项目研发：做数据项目产品和工具落地工作，主要分为数据采集工具、数据清洗相关产品(查询平台、调度平台、数据交换平台和数据存储平台等)以及数据展现平台。

核心要求：

a、主流的编程语言及技术。

b、熟悉主流大数据处理技术，如：Hadoop、Hbase、Hive、Spark等

c、良好的数据思维及学习能力。

2、数仓研发：做数据清洗处理工作，数据通过采集工具上报到大数据平台后，需要通过层层的数据清洗处理搭建数据模型，ods-->fdm-->gdm-->Adm-->rdm。

核心要求:a、严谨的数据思维，对数据敏感。

b、良好的业务理解能里。

c、sql技术及核心的变成语言，如python。

d、熟悉主流大数据处理技术，如：Hadoop、Hbase、Hive、Spark等

3、算法研发：主要是做数据挖掘，根据业务需求及产品使用数据搭建数据挖掘模型，支撑业务运营及拓展。如智能推荐，用户群预测等。

核心要求：

a、主要为数据或统计学专业优先。

b、严谨的数据逻辑，良好的业务理解能力

c、主流挖掘语言使用(python和R等)

三、运营方向：数据的主要使用人，是赋予数据含义及能力的重要角色，如何通过数据支撑业务和产品，实现数据驱动是这个职位的主要价值。数据运营主要访问为用户分析、业务分析和商务分析。

1、数据运营-用户方向：通过用户数据分析实现用户增长。主要为拉下、促活和留存。通过数据来对每个阶段的用户进行运营。分析渠道、分析产品和分析用户，通过最优的策略来提高渠道拉新能力，通过精细化运营提高用户活跃及留存。

核心要求：

a、严谨的数据思维，对数据敏感。

b、较强的业务理解能力及数据抽象能力

c、同理心，用户行为心理学等。

d、核心技能如sql、excel及ppt等

2、数据运营-业务方向：通过对业务分析实现业务驱动，新业务冷启动分析。线上业务数据监控，策略调整等。通过对业务数据分析展现业务当前情况，对业务的好坏进行细分化分析，支撑业务决策。

核心要求：

a、严谨的数据思维，对数据敏感。

b、较强的业务理解能力及数据抽象能力

c、核心技能如sql、excel及ppt等

3、数据运营-商务方向：与业务方向相似，主要服务对象为领导者，通过对公司核心指标监控分析，实时反馈公司运营情况及重要决策支撑。

核心要求：

a、严谨的数据思维，对数据敏感。

b、较强的业务理解能力及数据抽象能力

c、核心技能如sql、excel及ppt等

d、丰富的行业经验及金融统计背景。

总结

其实各种要求都只是简单的筛选条件，针对实际工作只要能解决问题没人关系你用的是什么。所以我个人认为，如果想转岗数据职位首先培养好自己的数据思维，了解自己的职业规划，根据自己的职业规划建立知识系统，从而去学习与自己规划相关的技能。