我是Y：
现在找到工作了，回来回报大家一路上对我的帮助，分享自己的求职经验。
一、想清楚：认识行业和岗位，认识自己
首先我觉得要解决的几个问题是：
哪些人在做数据分析相关工作？什么是数据分析？
你为什么要做数据分析？喜欢数据分析么？
这两个问题真的很重要，否则会走很多弯路。
1.哪些人在做数据分析相关工作？什么是数据分析？
咨询，行业分析师，平时接触业务、用户数据的产品和运营，产品经理，DBA，专门做数据工作的数据分析师等等，这些岗位（我所知道的）都会接触到数据，需要做数据分析的工作。
所以，数据分析是各行各业的一通用能力，学会了，以后路会很广。
2.你为什么要做数据分析？喜欢数据分析么？
这个是为了确认你是否有自驱的源动力，否则遇到困难会退缩的。
我平时就会接触到很多的数据，需要写日报、周报等各种报表，指标异常了要分析，转化低了要分析，活动结束了要总结分析等等。
这些让我觉得探索数据很有意思，数据可以指导决策，切实地帮助业务增长。决定深入数据分析这一条路，但是路该怎么走呢？怎么发展呢？
随着不断搜索了解，框架越来越清晰：
随着了解越来越深入，觉得做数据分析绝对不能远离业务，要非常懂业务才能给出切实的建议和方向。
做数据分析就是在做业务，给业务提供支持，是精通数据分析的业务人员。
所以决定往数据运营或者偏向业务端的数据分析师深入发展，给自己的定位不是纯粹的技术型数据分析师，而是基于业务（产品、运营等）的数据分析（但这不意味着不学习相关技术技能）。
二、学什么，怎么学？
学什么？学的内容可以归为以下几类：
工具、技能：SQL、Excel、Tableau（或者其他BI）、Python等
统计学，机器学习相关知识
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思维和行业知识：金字塔原理、麦肯锡方法、增长黑客系列、精益数据分析、电商行业、游戏行业、金融行业、人力资源行业等等
怎么学？
找实操项目练手，找教程学习，可以搜索筛选后付费报班学习。
我的一部分路径是：
Excel：常用的函数、透视表，VBA入门
Python：《利用Python进行数据分析》花了将近2个月（要上班），看了2遍才基本吃透（这本不讲机器学习，只讲对数据的规整）
SQL：也有很多教程，我是学的猴子老师的《从零学会SQL》，讲的通俗易懂
BI工具的话，搜几个教程练习几次
机器学习项目：Kaggle机器学习项目泰坦尼克号生存预测和房价预测（这只是入门项目，很大众了，在熟悉后换个参加人数少一点的项目或者实际工作中项目）
其他...
除了中午、晚上外，基本没有大块大块的时间，只能在规划好路径后，找时间按照路径去学习去实操练习，习得的技能可以直接用于工作中。
三、利用所学推进业务，或者转岗/换工作
在你一点点地准备好以后，如果本身是做相关数据相关的工作，可以用这些所学提升工作效率，推动业务增长（哪怕只是一点点）。如果不是或者其他原因，想转岗/换工作，想清楚后就行动起来吧：
确定行业方向
准备简历
准备面试
上面内容来自猴子社群会员的求职经验分享，来源：⠀
https://www.zhihu.com/question/19755921/answer/736562130
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