数据行业非完全入门指南！

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之前给从传统制造业转行的数据行业的朋友列的一个笔记，这里把原文贴出来。现在看来概括性不够，不过适合对大数据没有太多了解但想入行的人阅读。(语言环境问题，笔记里中英文交错，也没太整理，望见谅)

1. Data相关行业介绍与入门要求。

2. Entry level 的相关职位。

3. Junior level员工职业发展路径。

一、Data相关行业介绍与入门要求

Data算不上行业，每个行业都会产生数据，公司越大产生的数据越多，需要的人才也越多。

也有的公司自己不存数据，只提供技术给其他大公司做数据建模的。

做Data的有几种情况：

• Data Scientist as analyst

• Data Scientist as model builder

• Data Scientist as engineering

• Data Scientist as full-stack

对Data职位来说，一般数学有一定要求，概率论和数据统计会经常面试考到，常见的考题会发给你看看，但如果你没有这个基础，还是要从头学习一下的。

1. 数学要求：概率论和数据统计,线性代数等，面试常见考题包括：

• 均值与方差及其公式

• 什么是高斯分布

• 什么是正态分布

• 贝叶斯公式

• 三门问题

2.技能树（从入门到必须）:

• python或者R。python资源较多，建议先学python

• 数据可视化。其实excel也可以做到，但还是

• 数据建模。会用到机器学习的知识

3. 学习资源：（coursera旁听audit不花钱，其实花钱拿证书含金量也不高，企业不怎么认可）

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