“前沿工作“、”高薪资 “、”能去大企待遇好“……想必每一个想从事数据分析的小伙伴们一定都听过这样的工作描述。

然而梦想丰满往往现实却是骨感，在真正进入这一行业之前，有一些你不得不了解的"小细节"，往往比工作的待遇薪资更重要。

数据分析工作其实是一个抽象化、模糊的概念，数据科学领域可以分化出很多细化专业，比如数据工程师、数据分析师、机器学习工程师等。因此当你想申请数据分析工作时，要事先了解好公司需要哪些领域的数据分析师，有针对性的准备胜算更大。

Hadoop、Spark、Yarn、Julia、Kafka、……数据科学发展至今，已经有了很多种编码语言、框架和工具。而对于之前没有从事过数据科学的工作的人来说，似乎只有全都了解才能成为真正的数据科学家。

所谓工具，只是辅助我们更好的推进工作，选择一个自己用的顺手的工具，高效完成数据分析内容才是工具真正的意义所在，不必要盲目的都去用，这样反而让工具变成了负担。

数据科学，本身作为一门科学，理论支持不能少，但是这一行业对于实践要求也不容忽视。成为一个合格的数据分析家，最好的方式就是像一个专业的数据分析家一样工作。对于我们还未入职、学习阶段的小白来说，就是用数据科学解决生活中的真实问题。

而数据处理专业性强，还是建议小伙伴们在专业指导下完成，这样既可以有效避免陷入误区而不自知，更高效的巩固基础，提升能力。

如今的数据分析已然是风口，很多公司可以说是"一职难求"，未来发展也是前景大好，因此这一行业的竞争压力只会越来越大。因此越早入职就可以尽早的接触到数据分析的实操中去，这种实操机会对于想在这一行业想要做好的人们都是很宝贵的。

以上这些tips，凭一己之力真正实践起来可能做起来会很吃力。但毕竟高回报就需要高投入，将来的市场竞争只会愈演愈烈。但如果你真心希望通过努力，在未来的某一天也能获得一份心仪的数据师offer，篱笆教育就可以帮到你。

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