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首先，选择正确的行业和正确的方法技术工具

首先，您需要分析现有的招聘职位。通过对招聘职位的分析，发现互联网行业以及生活服务，健康等行业的需求更加迫切。您需要做的是根据当前的市场需求确定所需的行业，然后开始做准备。 365DataScience层的技术工具从LinkedIn上的1001位数据科学家那里收集信息，发现当前要求***严格的编程语言是Python，R和SQL。此外，还需要具备MATLAB，J***a，Scala和C/C的知识。为了脱颖而出，您需要精通Weka和NumPy等工具。确定您感兴趣的行业，需要掌握的工具，然后您就已经成功地将自己的步骤——的目标打开到了数据分析行业。

零基础应届毕业生向数据分析岗发展，从什么职位入手好？

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从零开始的毕业生正在发展到数据分析职位。您从什么位置开始？您应该直接申请助理数据分析职位。这样，您可以说下次退出时是数据分析师。如果您申请其他职位（例如销售），则将来切换到数据分析会更加困难。

至于准备，EXCEL的数据建模功能是必须的。其次是SQL。如果您仍然可以使用SPSS之类的工具，那将是非常有益的。

这些工具很容易上手，至少对于面试而言。前段时间，我想更改操作的数据分析。在给他简历后，他说他从未使用过EXCEL建模，从未使用过SQL，也从未听说过SPSS。没办法，为了确保客户的成功应用，我不得不对他进行临时培训。经过一天的训练，我基本上会见面。***后，他成功担任了一家互联网公司的数据分析师。

至于在Python或Excel中使用的VBA，这是IT部门所做的工作，需要花费更多的时间来学习。前者用于从网页中获取数据，而后者可进行编程以对数据进行操作。许多数据分析师职位不需要这些纯粹的IT技能。

您说过，数据分析师大致分为两类：一类称为数据分析师，您需要了解概率论和统计信息（数学对课程毫无害处），您还需要了解业务，例如您在为京东老师进行数据分析时，您还需要了解电子商务运营和与商品相关的知识。如果您想这样做，您应该学习计量经济学和各种经济学（但不一定）；第二类是数据挖掘工程师，技术流，您需要一台计算机。***毕业。总之，可以考虑计算机经济学的二元性，学校比较好，成绩还不错，在这方面找工作是没有问题的。您说过它不会不受欢迎，现在却不受欢迎，这方面只会在过去的20年中更加繁荣，这是非常有希望的。至于你说留在香港，没有必要这么早计划。我觉得深圳要取代香港还有很长的路要走。十年后不一定会有更多的发展。广州也很好，生活成本很低。