转载自百家号作者：以梦为马的兔子

当今社会是一个科技飞速发展的社会，任何一家企业都离不开IT技术的支持，可以说整个企业的运作都要靠IT部门来支持，没有一家企业能脱离IT技术独立运作。当然，IT技术不光是要专业人员懂得操作，企业的普通员工也要知道如何把IT技术运用到日常的工作当中。

据IT专家表示，未来十年，最吃香的IT相关技术包括：挖掘海量数据、保护系统免遭安全威胁、管理新系统下日益复杂的风险以及如何利用技术提高生产率。虽然IT知识将更加普及，但企业还是更加青睐以下5种专业技能：

一、数据分析

数据分析，顾名思义就是用把收集来的数据用系统科学的方法进行分析，从中提取有用的信息和形成的结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

这是一个靠数据说话的时代，也是一个用数据竞争的时代，如果一家企业没有会数据分析的IT人才，那么他们的工作效率将大大下降。一家大型企业，避免不了每天来往大量的数据，如果单纯靠人工统计，会浪费大量的人力物力以及时间。现在很多大型的知名企业都已经建立了数据分析部门，培养专门的数据分析人才，以便有更好的工作效率。

二、风险管理

风险管理是指如何在项目或者企业中一个肯定有风险的环境里把风险可能造成的不良影响减至最低的管理过程。风险管理对现代企业而言十分重要。当企业面临市场开放、法规解禁、产品创新，均使变化波动程度提高，连带增加经营的风险性。良好的风险管理有助于降低决策错误之几率、避免损失之可能、相对提高企业本身之附加价值。

风险管理对企业来说非常重要，这个岗位的日益重要，也决定了未来需要大量的该专业人才，尤其是高级风险管理者，将越来越会受到企业的追捧。

三、机器人技术

机器人技术主要包括：机器人结构设计基础、机器人操作手运动学、机器人操作手动力学、操作机器人关节伺服驱动技术、机器人控制、机器人传感器等。

在未来，机器人将代替人工完成越来越多的工作，所以这个专业急需大量人才，不愁未来没饭吃。

四、信息安全

信息安全主要包括以下五个方面的内容：保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息系统受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。

在网络技术告诉发展的今天，信息安全变得尤为重要，不止企业需要信息安全方面的专业人才，就连我们个人都需要受到信息安全的保护，可见这个专业未来的前景多么广大。

五、网络技术

随着我国互联网行业的全面发展以及网络应用在更高层次上的大规模展开，我国的网络人才需求也在全新的层面上逐步呈现了出来。政府机关上网工程的实施，造就了对网络人才的巨大需求。现代社会处于全球信息化时代，企业上网需求量猛增。企业网络工程的建设、网络设备的配置、网络安全维护等方面都增加了对网络方面的相关人才的需求。现有的媒体网站、商业网站和专业性质的网站对专业人才的渴求迫不及待，网站今后的长远发展需要更加专业的人才来开拓。

俗话说360行，行行转IT，哦不，是行行出状元，如果你想进入软件和互联网行业， 恭喜， 这是个好行业， 薪水很高， 也不需靠关系， 一切靠实力说话， 不需要有个好爸爸。

目前市面上的IT培训课程，就业前景都还是不错的，所以，如果你想参加IT培训，小五觉得主要还是要看你自己适合学习哪个课程，小五今天给你们介绍下现在IT互联网有哪些方向，供大家选择。

1、web前端工程师

主要是Java，CSS，JQuery 等，最近几年大家重视浏览器端用户体验，浏览器端做的越来越炫，所以也很火。

2、后端工程师

后端程序员主要实现业务逻辑，提供接口给前端使用。

Java 当然是用的最多的， IT但是也有别的相对小众的像Python，ruby on rails 等， 还有就是PHP，简单粗暴，中小网站常用，无论哪一个，学习起来都不是很难。

这一块的人员需求是比较大的。

3、人工智能

两天前，李克强总理在政府工作报告中四次提及“智能”，并特别指出要“加强新一代人工智能研发应用”、“发展智能产业”。种种表现都带着人工智能行业火热的足迹。

在17年12月月初，腾讯研究院与BOSS直聘联合发布的《2017全球人工智能人才白皮书》。报告中显示全球AI领域人才约有30万，远远低于市场百万级别的需求，导致拥有数年经验的AI工程师年薪已经达到了30万-50万美元的水平。

4、系统编程工程师

有些需求很简单，有些需求很复杂，需要支持海量的用户，海量的并发，像淘宝的双11，像微信的春节抢红包

需要做云计算，虚拟化，分布式处理，支持系统水平扩展。

对于海量的数据，还需要做大数据分析，从中提取有价值的信息，例如Hadoop。

由于需要对操作系统，数据库，服务器端系统做定制开发，甚至自己搞一套， 小公司一般没有这样的技术能力，主要是BAT这样的公司在搞。

人员需求不是很大，对程序员来讲，需要在一个领域钻研的非常深，技术稳定度比较好。

5、手机端码农

主要是Android，iOS，由于移动互联网的发展，刚开始需求量很大，工资较高，随着这两年逐渐降温，初级人才逐渐趋于饱和状态，中高级人才还是缺乏，达妹这里不建议0基础或者应届生学习。

6、安全

互联网时代，你的信息一不留神就有可能被偷走，安全变的越来越重要。

所以单单实现了功能，满足了性能还不够，很多公司，尤其是BAT对安全非常重视。

这个方向也需要对技术钻研的很深才可以。

7、测试

这个对技术要求不太高，但也需要测试相关的知识，能够设计测试用例，准备测试数据， 执行测试。

现在敏捷开发流行，对测试也要求懂开发知识，至少能够开发一些自动化的脚本。

很多女生后来转到了测试岗位，我想主要是女生比较细心吧。

我在IBM见过一个非常优秀的测试人员： 她不仅仅能出色完成上面说的工作， 还可以参与设计开发的讨论， 经常能从测试角度提出开发人员都没有想到的问题，极大的帮助提升了软件的质量。

8、数据库管理员

几乎所有项目都需要数据库的支持，对于大型，超大型项目，会有一个叫做DBA的职位。他对数据库知识极为精通，平时对数据库进行管理，开发时能帮助开发团队设计数据库，并且找出性能瓶颈，进行性能调优。

9、UI/文档

UI：就是对界面进行美化了，一般是由设计师先出界面原型，大家讨论，修改，确定后美工会生成各种界面元素，像图标，按钮等。

现在对设计师也有一定的技术要求，不仅仅是画界面，还要把html模板做出来， 所以美工需要懂得 HTML，CSS，甚至部分Java。

程序员拿到html模板后，往上添加业务代码即可。

文档编写人员：小项目一般是有人兼职做，大的项目，产品会有人专职写文档， 我2003年的时候参与过上海证券交易所的项目，看到有个专职的文档编写人员写的Word，是在是太专业了，那个精美啊，完全是可以直接出版的水准。

我把它copy下来，自己都想山寨一个，照葫芦画瓢都做不出来。

10、运营

如果你是在开发自己的产品，开发完成以后， 马上就会遇到一个问题，怎么推广？

在互联网时代，世界是平的，竞争异常激烈，一个好的软件，或者App，或者网站，缺乏运营，你的技术再好也不行。

运营其实就是想方设法让你的产品被人知道，被人用起来，这里边水很深，例如怎么写个软文？ 怎么在社交网络，微信，微博进行营销？ 怎么统计，分析，精准的定位？

好的互联网运营人才奇缺， 当然非常的吃香。对编程不感兴趣的同学，不妨看看这个方向。

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互联网时代，每时每刻都在发生着变化，就想马云说的，很多人还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代来了。我们在互联网上留下的数据信息都会成为大数据的分析资料，通过数据分析能够了解你的消费习惯等。

企业在发展的同时愈加注意到互联网发展的重要性，很多企业投身互联网纷纷向大数据转型，Java大数据的应用可以说是非常广泛的，那么Java大数据有哪些用处呢？

Java大数据能够服务人们的生活，包括娱乐，商业，以及交通等，比如导航地图，导航去一个地方，就会给你推荐一个路线，包括哪些路段拥堵，有多少红绿灯，大概需要多长时间可以到地方，这些都是基于大数据的应用。

另外，基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。

Java大数据的就业范围也是比较广泛的，Java大数据除了入职本身职业外，还可以选择与之相关的其他技术岗位，为了能够有较多的选择范围以及就业选择还需要在今后的就业和学习中，不断地学习新的技术和知识。

java大数据就业范围很广，合适的职位非常的多，一般分为三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。现在的程序员会说，学好Java大数据走遍天下都不怕。

不管在IT行业的哪一岗位，人才是缺少的，想要成为一名合格的人才，今后还有很多路要走，想要在未来有刚好的发展，可以进行深入的学习，大数据研发，大数据分析与挖掘，以及人工智能。

未来科技改变着人们的生活，也需要一批优秀的IT人才去完善科技，希望IT人士在工作和学习中不断有新的收获，实现自己的人生理想，不管是生活上还是经济上的。

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什么是数据分析师

未来君搜索百度，找到百度百科对于数据分析师的定义：

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

在依靠数据驱动的商业世界中，数据分析已经是 IT 互联网、咨询、广告等行业从业者必备的职业技能。

数据分析的应用场景

比如你新加入了一个公司，老板希望您根据时间、地理位置绘制过去五年的产品订单量。

如果你能直接拿出上面的可视化图表，你的老板必定对你青睐有加。

再比如你的研究生课程上，教授希望你能对比中美经济的各类差异。

也有可能你刚加入了滴滴，想要了解纽约这样的大城市，出租车的运营和成长状况。

数据分析师的薪酬

未来君搜索了下知乎，数据分析师的薪酬大约是月入6K-25K，根据从业时间长短各异。当然随着这一行业进一步紧俏，这个薪资水平应该会逐步上升。

数据分析师需要哪些技能

我们就来看一下，作为未来炙手可热的数据分析师，都需要掌握哪些技能呢：

统计分析

可视化辅助工具

大数据处理框架

数据库

数据仓库／商业智能

数据挖掘工具

人工智能

挖掘算法

编程语言

相信大多数同学们都像未来君这样，对人工智能AI、机器人、大数据、虚拟现实VR等这些概念感兴趣，但是如果真想在这一领域有所作为，还是得静下心来，补充这方面的专业知识。不管怎样，未来君还是相信一万小时定律，成功从向前踏出的一小步开始。

数据分析学习平台

未来君给大家推荐一个非常好的数据分析的学习平台。

优达学城 Udacity 首次在中国区开放「商业数据分析」认证课程，硅谷教室限时免费开放中！这个课程9月27日开始，还可以颁发硅谷认证。

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你好，大数据分析师专业已经上线，但是很多人看见这个专业瞬间蒙圈！感觉真的是高难度的一个专业！但是，其实他就是相对于传统的数据更庞大，分析更精准，同时给企业高层提供精准决策。当然，这是一切都是有用工具来实现的。

一、大数据分析师现在的行业需求量非常大吗？其实我也不知道。但是我用这组数据还说明：

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

目前，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

二、学完大数据分析师薪资到底有多少呢？

有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自 1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

三、如何成为大数据分析师呢？

相信很多人对大数据行业非常感兴趣。但是零基础的学生发愁，担心自己能不能学会这个专业。很多人会发愁这个问题。

华信智原（南京）从事IT教育培训行业十余载，结合企业用人需求已经研发出专属零基础学员的定制课程，个性化培训。项目实训及演练+大数据行业专家级讲师授课，让你在短短数月的时间内成为一名合格的大数据分析师。而且学完保就业！薪资不低于6000元。名额有限，报名从速！！！

Data Science 作为一个宽口径的新兴职业方向，充满了工作机会，同时，无论你是学什么与业出身的，都有新与业、新领域的知识要学。比如工作期间，学统计的去研究一下优化、计量经济，学计算机的深入加强统计知识，都可能有机会。看到市场对数据人才的追求日益激烈，许多大学开始与门开设数据分析类与业。

近几年来，美国很多学校也开设了analytics的多门硕士项目，比如 Northwestern、 NCSU，但是开设这类专业的学校，一般综合排名低，除了西北大学，以前少有学校问津 analytics；随着过去两年data science和bigdata的共起，UIUC、UT Austin、NYU等都相继开设了analytics、Data Science类的硕士项目，包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如，南加州大学马歇尔商学院就与门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目总终的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。

数据科学专业需要具备的能力

（1）、计算机科学能力一般来说，数据科学与业大多要求具备编程、计算机科学相关的与业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Hadoop、Mahout等大规模幵发处理技术等机器学习相关的技能。（2）、数学、统计、数据挖掘的能力除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、 SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R 的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而专具备将结果迚行可视化的高品质图表生成功能，不可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，建议从python 入手。

（3）、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义迚行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

（4）、跨界为王麦肯锡认为未来需要更多的“translators”，能够在IT 技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱劢整个数据分析戓略的设计和执行，同时连接的IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。天才的”translators“非常罕见。但是大家可以各敬其职，数据战略家可以使用IT 知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对与业知识的深入理解使用IT 技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识不分析经验聚焦下一个行业爆点。

未来就业前景这类硕士项目的最大优势是在于读程设置，software system、machine learning、database、 optimization、decision science、statistics、business intelligence等所有涉及到的领域知识，往往都会学一些。因此，跟比如学统计戒者计算机出身的同学相比，有analytics硕士学位的同学，知识结构更合理、更全面。也正是因为这点，目前学这个与业的同学找工作很容易。以下数字可以说明数据人才有多稀缺。一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到 20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。

【选校大揭底】

美国目前总有45所大学开设的数据分析相关与业硕士研究生读程项目。小科对这45 所院校做了整理的查校，总结如下：所有都相对集中在美国的东部、北部区域，所开设的大数据分析硕士学位课程可以分为三个类型。

1、数据分析科学硕士学位课程(MSA，Masterof Science in Analytics) 美国有14所大学，总性是属新开发的跨学科读程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析(Predictive Analytics)戒数据分析(Data Analytics)冠名其读程内容也大致相同;

2、商业数据分析硕士学位课程(MSBA，Masterof Science in Business Analytics) 美国有17所大学开设此学位课程，其特点基本上是由各大学商学院新开设戒改名而来的，也会有不与其他学院联合办学的情况，和MSA类似面向技术的读程稍少一些，但也不意味着MSBA就完全偏向商科。

3、属其他学科的硕士学位但主修方向是数据分析(Other M.S. Programs， Analytics Tracks andConcentrations) 开设该项目课程的有14所院校，常冠以数据科学(Data Science)这个名称，一般开设在商学院以外的学院，将数据分析课程与其他学科结合的硕士学位，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析与业，有时还可能沿用原有的与业名称，目标是从庞大数量种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。

以下我们筛选了其中5所院校做以详细的查校结果汇总，如果想要了解更多院校查校信息

1、加州大学伯克利分校信息与数据科学专业（MS in Information and Data Science）：

专业介绍： 加州大学伯克利分校有两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Masterof Engineering （concentration in Data Science），信息数据科学硕士Master of Information andData Science （MIDS），伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。

加州大学伯克利分校官网申请大数据：

GPA要求：3.0；TOEFL要求：90；IELTS要求：7.0；GRE 要求：Required；GRE Subject：Not Required

申请学期：夏季申请截止日期：2月14日

学费：$2,222.22/学分

申请说明：信息数据科学硕士（MS in Information and Data Science）：为期20个月，总计27个学分，受西部学校和学院学会（WASC）认证。要求申请者本科毕业，有计算机科学、数据结构、算法分析、线性代数等相关工作戒实习经验，如有5年以上工作经验则更受欢迎。毕业生可从事航空工程人员、建筑师、商业分析师、商业智能分析师、首席技术官、合同技术与家、数据分析师、互联网安全顾问、定量分析师、研究工程师、系统工程师等职业。无奖学金申请，国际学生需自费攻诺。

录取数据：

招生年：2016年春季学期；女生比例：24%；平均年龄：33；年龄范围：22-57；本科平均GPA： 3.49；GMAT数学均分：76%；GMAT 阅读均分：84%；GRE数学均分：82%；GRE阅读均分：82%；

伯克利是有着矛盾的两面性：一方面是草根的，平民的，大众的。BerkeleyHippie成为了伯克利学生自黑的主要槽点，校园附近随处可见千奇百怪的各色人等，如某街头艺人；但是，另一方面是尖端的，精英的，前沿的，比如叧有诺贝尔奖获得者才能用的停车位。在伯克利接触到的学生基本上可以分为两拨：一拨是以科研为主的有志青年（包括绝大多数的PhD 和极少部分的本科生），他们对本与业的热情天赋让我毫不怀疑地相信这波人是会引领未来人类科技进步的行业精英；另一拨则是普普通通的学生，他们由于机缘巧合，家庭背景，或者自己个人的奋斗，得以相聚在伯克利的校园里。他们大多想找个好工作回馈父母家人，他们得益于伯克利这个平台的帮劣也因此对这个平台感恩戴德，他们和平常人一样，不过多了顶绣着伯克利商标的帽子，他们中的大多数未来会湮没在茫茫人海中。

2、哥伦比亚大学数据科学专业（MS Data Science Track）

专业介绍：

哥伦比亚大学有一个业界顶尖的大数据科学的工程研究室（Institute for Data Sciences and Engineering），学生在此参与实验科研项目。该项目是2014年秋季新开设的，由此可见其对于这一与业的重视。项目开设在工学院下，项目侧重数据挖掘、算法和统计建模(i.e., Algorithms for Data Science, Machine Learning for DataScience, Statistical Inference & Modeling)，培养方案面向业界需求。

哥伦比亚大学官网申请大数据：开设学位：MS

要求：TOEFL99；GPA要求：3.0；IELTS要求：6.5；GRE要求：Required；GRE Subject： Not Required；

可申请学期：秋季申请截止日期：2月 15日学费：$1,858/学分

申请说明：

哥伦比亚大学数据科学（Data Science）与业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生招收MS 学生。要求申请者本科毕业，拥有一定的数学及编程基础，需要递交GRE成绩，但无最低GRE、GPA等分数要求，不可使用GMAT代替GRE成绩。该MS 项目为期1 年，总修30个学分，无需撰写毕业论文。哥伦比亚大学工程不应用科学学院未设定有最低TOEFL/IELTS 分数要求，此外，该学院还认可PTE成绩，总分要求不低于68分；该项目无最低GPA要求，按美国大学研究生申请一般规定，GPA尤其是在校成绩平均不低于3.0 分；所有与业均需有GRE 成绩；除应用物理与业外，所有与业均无需GRE Subject成绩；未设定有最低GRE分数要求，但录取学生的GRE阅读平均百分比排名多在64%以上，数学多在82%以上；不接受GMAT成绩。

3、纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）

专业介绍：

纽约大学的data science 既不是在 stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在 math下面。申请的时候应该比较看重数学背景，该与业开设于2013年，开设在 math下面的一个与门的Center for Data Science，为想迚入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。基于这个与业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：Math，Stat，也录取过几个 CS, EE, Econ与业的学生。

纽约大学官网申请大数据：开设学位：MS

要求：GPA要求：3.0；TOEFL要求：100；IELTS要求：不接受；GRE要求：Required；GRE Subject：NotRequired；

可申请学期：秋季申请截止日期：2月4日学费：$1,664/学分

申请说明：纽约大学数据科学硕士（MS in Data Science）一般为期4个学期，要求学生有足够强大的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等读程。该项目仅秋季学期可以申请，截止日期为2月4日，无需GRE Subject数学科目考试成绩。该项目基本无奖学金。

纽约大学文理研究生院按学分收取学费，一般PhD要求修满72个以上的学分，硕士要求修满32-34个学分。按全日制授课项目，平均每年可修学分至少24个。此处为2016-17学年文理研究生院平均每个学分的学费标准，需要注意的是，该费用每年会有较小（不超过5%）的涨浮。

TOEFL：不低于100分，无单项要求，不接受IELTS成绩；数据科学硕士项目仅限秋季学期申请，申请截止日期为2月4日。课程设置：

该与业学制两年，总修36学分。

录取统计：我们从这个项目2013Fall 第一次招生的录取数据来看：打算要30个人，收到152封申请，发了50 个ad，刚好来了30个。 30个人里面，背景情况，undergraduate有11个，已经拿到一个 graduate的大概有10个（有1，2个phd，其余都是 master），剩下的就是已经工作了的。所以这 30个人是同时包括part-time和full-time 的。粗略分布： White10人，Asian20人吧，其中2个印度人，1个韩国人，1个日本人，1个台湾人，其余都是大陆的。average age=25. 大陆分布：10个左右美本，5个非美本吧。美本来源包括umn,uiuc,u of toronto, wisc-madison,git等等等等。感觉美本基本都是美国的数学强校，本科与业也都是math，stat，ieor，有几个cs ee econ的。非美本有 5个，其中一个港大，一个清华ee。当然随着Data Science的持续火热，未来的申请人数预测会增长到至少300人！知乎学长经验谈以下是NYU总体给我的感觉： NYU的优势是在于Data 的读太多了，DS自己的读不说，Cournat的CS也包含了一部分Big Data, NLP之类的读（同被DS的 Big Data坑= =，不过Cournat CS有门Real Time Big Data Analytics不知道会不会好些），Steinhard 的A3SR会有很多应用统计的读程，Stern有统计的PhD,还有 Info的偶尔也提供一些读程可以上， Tandon CS有可视化，CUSP 有城市数据分析（ML，Big Data这些的我们都开，不过和 DS的侧重不一样，还有通过传感器去采集数据，如何分析声音图像数据等等）Tisch的ITP还包含了一部分数据可视化（Data Art），前端（Creating API）和传感器的读程。除了Stern的读比较难选以外，其他学院的读基本开了就能选到。

4、普渡大学商业分析与信息管理专业（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）

专业介绍：和麻省理工学院的MBA一样，该项目都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础读程涵盖高级商业分析、数据挖掘、数据管理等，选修课程可以从以下三个领域选择：

●商业分析咨询

●金融/财务咨询

●市场营销咨询

普渡大学官网申请大数据： USNEWS排名：47（商学院排名）GPA要求：3.0；TOEFL 要求：93；IELTS要求：7.5；GMAT要求： Required；工作经验要求：无；

可申请学期：夏季申请截止日期：1月16日-3月1 日学费：$46,000

申请说明：

普渡大学商业分析不信息管理硕士（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）项目为期11个月，总计修36个学分。要求申请者本科毕业，不限与业背景，无前�...

这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对大数据人才的招聘都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大家今后可以从事的工作岗位及未来发展方向。

大数据分析九大热门工作岗位

一、BI工程师

1：负责BI数据仓库的规划，搭建报表平台

2：参与需求分析，数据仓库建模，功能设计及评审

3：与业务部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案

4：负责日常业务运营提供数据支撑,对分析结果进行报表开发设计

5：负责数据仓库的日常管理与维护

6：负责BI模型设计、报表开发和数据平台门户界面开发

7： 根据项目的数据分析需求进行BI的设计和项目开发

8： 对数据进行挖掘、整理和分析，提取数据进行系统建模

9：根据需求进行数据仓库模型设计，进行程序的开发，构建企业级数据中心

二、数据仓库工程师

1：负责对应业务线数据建模及数据仓库相关产品的设计、开发、测试

2：元数据的搭建和ETL设计、开发、测试

3：构建本行业大数据中心，创建OLAP多维分析模型并组织数据，开发数据集市

4：参与大数据平台数据仓库的建设工作

三、ETL工程师

1：遵循开发任务的计划与目标，服从项目经理的工作安排，参与或负责项目的详细设计、ETL开发等工作，保证项目的顺利研发及推广

2：负责数据中心建模、业务运营数据的导入、数据预处理的设计和开发

3：负责数据中心ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题。

4：具备良好的ETL实施经验，能够按要求完成ETL设计和开发工作

四、数据分析师

1：深入理解业务数据分析需求，支持面向业务的数据服务

2：进行数据产品的算法研究和实现，并定期优化迭代

3：数据分析的流程、规范和方法建立，及相关文档的撰写

4：通过API收集数据，进行数据清洗并保存到数据库

五、数据库开发工程师

1：负责数据库系统日常架构，开发，部署，维护，备份和运行方案设计

2：负责软件开发项目中的数据库设计工作

3：负责数据库日常运维程序的编写

4：根据业务需求设计数据库结构，编写表、存储过程、触发、函数等脚本，及性能优化、疑难问题的解决

六、报表开发工程师（Cognos、MSTR）

1：按照要求使用ETL工具对数据进行清洗和整理

2：针对SQLSERVER或者ORACLE数据库编写存储过程

3：使用COGNOS或MSTR等报表工具进行模型创建和报表开发

七、软件实施工程师

1：负责BI项目的需求调研与分析工作

2：负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作

3：了解岗位范围内的硬件、软件、网络的状况，实施维护或更新计划、确保正常使用

4：负责上线企业的BI系统维护，提供技术支持对接服务

5：接受上级领导工作安排，完成其它临时性或突发性任务

八、运维工程师

1：负责BI系统的日常维护、故障排查、性能调优

2：负责系统的日常监测与维护、故障处理、性能分析与优化

3：负责系统模块部署、配置、维护、备份与监测

4：负责服务器维护和监控

5：负责系统的相关文档编写、运维信息统计等

九、软件测试工程师

1：根据产品需求完成测试计划、测试设计以及测试用例的编写，完成测试报告的分析与输出

2：对系统bug进行跟踪、推动解决，保障产品质量

3：根据需要完成关键模块的白盒测试工作

以上就是容大教育小编对数据分析专业可任职九大工作岗位整理，容大教育IT培训机构，专业数据分析培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。

当下，人工智能、大数据等热门词汇频频出现在人们的视野中。作为万物分析的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，直接催热了大学里的大数据专业。

从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了什么专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考?今天，就来谈一谈这个大家关注的热门专业。

1.什么叫大数据？

进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。

在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。

2.数据科学与大数据技术专业

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。数据科学很早就存在，是个比较经典的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为“数据科学与大数据技术”，专科名称是“大数据技术与应用”。

3.数据科学与大数据技术学什么？

以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：

数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据机构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。

1.行业增速快 人才缺口大

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题，相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

2.大数据主要就业方向

2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如下：

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

1.院校开设情况

大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。至去年上半年，我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业。经过一年的发展，申请院校成井喷式的增长，全国高校大数据教育联盟通过教育部公示的申请2017年“数据科学与大数据技术”专业的院校来看，2017年申请院校高达263所，其中工学190所，理学73所。

数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出，在大部分开设院校中该专业都属于工学类，有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。

有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。

2.报考注意事项

了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报与大数据相关的热门专业，需要注意以下几点：

1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。

2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

5.最后，考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。

下面是人大、北邮、中南大学三校2017年数据科学与大数据技术专业在五个省市的录取数据。其中，人大的大数据专业归统计学大类；北邮的大数据专业归计算机大类。

在回答“从事数据分析师学什么专业”这个问题之前，小编想先给大家介绍下数据分析这师的就业现状！

一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析，在前行中准确定位，为企业排除干扰，创造价值。数据分析师这个岗位的可以从事相关数据的职位有很多，如业务数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、数据工程师等等。

业务/商业数据分析师（BA）是完全的咨询师设定，核心价值在分析框架+报告；

数据科学家是完全的算法设定，核心价值在算法+数学；

数据工程师是完全的程序员设定，核心价值在程序；

其他还有建模分析师、数据架构师、数据产品等等；

可以说数据分析师的就业面非常之广，在公司产生的价值与被重视程度不言而喻。

小编从各大招聘网站找到国内三家大企业的招聘，从中可以发现企业对数据分析人才专业要求是怎样的。

可以看到职责描述里，第七条，数学、统计学、信息管理、计算机专业等。

岗位要求里，第一条：本科以上学历，统计学、数学、电子商务、计算机、市场营销等相关专业。

任职要求，第一条可以看到数学、统计学、数量经济学、计算机、营销学等相关专业。

这几条招聘启事专业要求有数学、统计学、信息管理、计算机、电子商务、市场营销、数量经济学专业。这些专业具体都学些什么内容呢？

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的 各个步骤，都要用到统计学的知识。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

计算机

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科 特勒用户决策流程。

数量经济学

数量经济学是运用统计学、经济计量学、投入产出分析、最优规划方法、经济控制论和计算技术等各种手段，对各种经济问题进行理论分析、经验检验和政策分析的一门应用经济学科。数量经济学更偏技术类，相比其他经济学金融类专业，数经的优势是统计软件够独立编程。

有时候，自我满足是不行的

我是一名工程师，在一家跨国公司工作。对人们来说，这是一种非常幸福的生活，但我有一些其他的梦想。我想在印度以外的地方攻读MBA。

不幸的是，这个计划没有成功——在财务和个人方面有一些问题，甚至我觉得，我这样的想法有些不切实际。

生活不就是一场又一场冒险

虽然我的MBA计划失败了，但我意识到我需要为自己制定一条新的人生路线。我研究了互联网，发现一个叫“数据分析”的新领域。我当时对商业分析没什么概念，也不太了解有哪些正式的培训计划可以学习。

经过更深层次的研究，我发现，数据分析是一个有趣的领域，但也很复杂。在我看来，为了使分析成为我的职业，我必须花大量时间来学习它。

因此，我找到了一个全日制的课堂教学项目，并发现了Praxis(在Analytics Vidhya上提供的一个横幅广告)——一个相对新兴的商学院，而且是Business Analytics的正式全职教学的先驱。Praxis有相当全面的课程，令人印象深刻的教授和越来越多的校友。

我确信这是我想要的职业，我申请了Praxis，幸运地被选中了。

改变，总是有苦也有甜

一直以来，我已经习惯了在职业选择中走相对稳妥的路。这是我第一次尝试做一些不同的事情。显然，这并不容易。

第一个挑战是适应一种不同的学术环境——鼓励辩论、讨论和批判性思维。

第二个挑战是如何应对各种各样对我来说都是全新的课题。虽然我拥有的是工程学学位，但我从来不是一个数字或技术高手。

当我选择这个课程时，课程的范畴，包括各种各样的学科，包括先进的统计数据、数据挖掘、机器学习、计量经济学、可视化等，以及像SAS和R这样的工具，起初都是相当令人生畏的。

然而，教授和同学们的出现确保了学习的效果，虽然严格，但有效，并充满欢乐。

不管学多少，都是为了这一次

Praxis的实践至关重要。

项目设计将课堂授课与案例研究、实验室和项目相结合;还有以测验、作业、考试和项目陈述的形式进行的持续评估。一些课程完全由行业专家讲授。

我们都在午夜最后期限内度过了多次不眠之夜，做项目并准备项目测试和奖励创新的测试。 通过解决各种问题，完成新课题，我有了新的自信心。知道这一切都是为我选择和喜欢的职业生涯做准备，我觉得我的努力更值得了。

第一份工作是那么有趣

学习数据分析的一年让我在这个领域找到了工作。我的第一份工作（通过校园安置计划获得）是3i信息技术（IT技术，IP通信，INFO信息）。当时他们正在建立一个数据分析团队，我们是最初的成员。

我们通常主要在Excel和R上工作，为客户创建项目演示。3i的旅程很有趣，但当数据分析公司的主管决定离开公司并开始他的创业时，这段旅程就戛然而止了。

你要更努力，成为更优秀的自己

我的下一段旅程是和纳布尔·班加罗尔(Nabler Bangalore)合作，他们迅速把我送到美国，为一家名为“Lowes”的财富30强公司建立产品推荐引擎。这是一个绝好的机会，多亏了一些优秀的同事，我努力工作，学到了很多东西。Lowes的工作文化和实践帮助我成长为一名专业人士，我也做好了领导一个团队的准备。

CarDekho正在建立他们的分析团队，我加入了他们，成为数据分析高级经理。这个角色是完全不同的，份内工作是你必须挖掘并概念化一个项目，把它交给首席执行官，使其获得批准和实施——这才是我应该研究的工作。此外，我还积极参与招聘和管理人员。

你果然适合站在更高的地方

最终，我作为数据分析负责人来到Yatra。风险很大，期望也很高。我花了一些时间安定下来，了解系统、产品、人以及数据。我们有一个专门的仪表盘团队，为C级管理人员和业务负责人构建执行仪表板。

我们有一个数据仓库小组，从不同的来源收集数据，例如预订数据、CRM数据和网络数据，并以可用的格式存储数据。然后我们有一个预测分析小组，它涉及长期项目，如客户流失分析，交叉销售和推荐引擎基于机器学习的概念。我的工作包括结束项目的交付，从概念化到实现。我的大部分时间也用于项目和人员管理。

回想生命中走过的这段旅程

从2013年我以分析学的资格毕业，到2016年在Yatra担任数据分析负责人，这是一段非凡的旅程。我将转型的成功归因于以下因素:意识到我需要做些别的事情，而不是只做我的IT工作，我已经把我的工程学完全掌握并积极地寻求一个更适合的职业。

相信我的直觉，并通过报名参加商业分析的全日制课程过渡到这个领域。

选择我的新领域—— Praxis在这个领域的持续职业生涯中扮演了一个关键的角色——确保我充分利用了这个机会，最大化了我在实践中应当掌握东西。

充满激情，在工作中永不停止学习，并在职业生涯中做出一些适时的改变。生活回到了一个正常的轨道，我正在自己开始的地方分享这段旅程!我分享的这个故事，希望可以帮助像我这样的人（想要做一些不同的事情，离开职业束缚），看到自己需要什么，以及如何规划自己的职业。

Ritesh是一名专业从事数据分析和产品管理领域(统计分析、社会媒体/数字营销)、战略、产品开发和营销等领域，工作经验超过8年的专业人士，并为BFSI、技术、教育、IT和FMCG等多个领域提供服务。

来源：analyticsvidhya

作者：Ritesh智能观 编译