数据分析不再是热门职位，而是必备技能

很多人会觉得说，数据分析是一门职位，那么最近这几年，这个职位热度很高，所以总有人说，现在学数据分析是不是已经太晚了，没有机会了，竞争太激烈了。如果单纯从数据分析师的职位来说，这么说是对的。
但现实是，无论你做产品，运营，绩效管理，还是做研发，系统架构，在数不清的场景下，数据分析其实是基本功，它不是一个职位，而是一个技能。前几天在旧金山，跟Airbnb的朋友聊天，其实话题基本没离开数据，无论是转化率提升，用户满意度诉求，还是高端用户的筛选和价值提升，以至于风控和减少理赔损耗，通过数据挖掘，大量的工作值得去做。
有人说觉得，不至于吧，连系统架构都需要数据分析？当你拥有几万个线上运行的服务实例，掌握大量的物理硬件和虚拟服务资源，对接数不清的资源监控数据和报警信息，你如何抓大放小，如何理清脉络，如何把握重点，如何对整个结构提出优化和升级方案，完全依赖于成熟的方案和经验？开什么玩笑，数据决策依然是这里必不可少的一环。其他岗位，以此类推。

• 近年来新贵巨头如字节跳动基于大数据打造的商业模式创下典范，越来越多企业已经尝到了数据带来的巨额红利，各大企业开始关注曾经“无用”的数据。
• 如今，企业每天会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB级别。
• 传统企业也越来越多意识到数据的价值，并开始基于数据打造自己的互联网品牌和营销。
• 互联网公司的产品研讨，运营决策，已经基本上进入了，Talk is cheap, show your data 的模式，不懂数据，将寸步难行。

因此，我们才会说，学习数据分析，无论你的职场目标是什么，基本都是必须的，而且不会过时。

但是一提数据分析，很多人就觉得无从下手，知识点零散总是抓不住重点，学习起来相当吃力，常常毫无头绪，搞不清关键数据。有的人觉得花了很多钱，报了不少课程，但收效甚微。

题外话

在此疾速成长的科技元年，编程就像是许多人通往无限可能世界的门票。而在编程语言的明星阵容中，Python就像是那位独领风 骚的超级巨星， 以其简洁易懂的语法和强大的功能，脱颖而出，成为全球最炙手可热的编程语言之一。

Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ，但“人红是非多”，导致它平添了许许多多的批评，不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

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