本文将从三个方面给大家解读以上困惑，希望大家能找准自己的定位，并找到自己心仪的工作。
一、选对行业和适合自己的方法技术工具
首先你需要分析现有招聘职位，通过对招聘职位的分析，发现互联网行业以及生活服务、医疗健康等行业人才需求比较迫切，而你要做的是根据当前市场需求，确定自己喜欢的行业，并为之开始准备。
而技术工具方面365 Data Science 层收集了LinkedIn 上 1001 数据科学家的信息，发现目前需求量最大的编程语言为 Python、R语言和 SQL。另外，还要求具备 MATLAB、Java、Scala 和 C/C++ 方面的知识。为了能够脱颖而出，需要熟练掌握 Weka 和 NumPy 这类工具。
确定好自己感兴趣的行业，自己需要掌握的工具，然后你已经成功开启了自己进入数据分析行业的第一步——明确的目标。
二、没有工作经验可能真的不是问题
前面你已经选好了自己想要从事的行业，复盘了自己真实掌握的技能，现在想找数据分析的工作需要解决的就是工作经验的问题。笔者想说，为了降低跳槽成本和求职难度，建议优先选择之前所在行业。
当然，有经验或许更容易找到适合自己的工作，但是不同的项目经验会让你掌握更多的技能好对不同商业模式的深刻理解。例如参加Kaggle这种竞赛课题，或者像CDA数据分析师课程一样跟着老师踏踏实实做几个战线自己能力的项目，多积累你想进入的行业的相关案例。
有时候不得不说，经验是可以用项目来弥补的，重要的是要让自己简历这张薄薄的纸足够丰满。
三、对入职企业有充分认知真的很重要
数据分析，大多数你要接触的是关于数学、编程和技术。但是不能否认的是作为数据分析工作人员，你需要对该公司所在行业有一定的认识——行业发展趋势、客户的痛点、竞争对手等信息。
毕竟手上有粮，心中不慌，为面试做好充足的准备才能保证面试的质量。
事实证明，如果你真的有实力，能力和企业的需求相匹配，找一份数据分析的工作不仅不难，好的工作真的是任君挑选。
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