指标体系、数据分析、数据可视化，大厂分析师一次说清!

阅读本书更多章节>>>>

　　前段时间，网传消息称一名37岁京东程序员，疑似因常年夜班在工位猝死，还配上了同事试图抢救该男子的照片。

▲ 图片来源于网络

　　不过随后，当事人便发声明称：我还活着，还在京东写代码，并透露对造谣已报警。 虽然是个乌龙事件，关于程序员年龄焦虑的话题却再次被讨论开来，只因该男子在求职软件的个人简介中称： “我知道自己年纪大了，我知道自己能力上升空间小了，不过我还有体力，还能加班，还能码好每一块砖。”

　　其实，互联网公司“歧视"大龄程序员，已经成了公开的秘密，35岁没进入管理层，就会成为公司的“负资产”：

　　2017年，华为被曝清退34岁以上的程序员;2019年，滴滴宣布裁员2000人，内部人士透露主要是35岁以上的程序员;2020年，腾讯开始了第三次架构调整，35岁以上的非高层人员将被“劝退”。

▲ 58同城发布《程序员行业大数据报告》 不论哪个年龄段的程序员，都好像头上悬了几把剑，这让越来越多人开启“逃离计划”，某招聘网站报告显示，数据分析相关岗位已经成为程序员转行的首选。

　　那么，为什么程序员一定要把数据分析作为自己的发展方向呢?

　　一、技术优势，轻松入门、转行利器

　　站在互联网“风口”上的数据分析行业，直接催热了很多新的就业机会，这仿佛让程序员的衣钵有了可传承之地，一切都契合得刚刚好。 一名在知乎上经过实名认证的技术leader，这样形容心中完美的数据分析候选人形象：

　　编程语言基础是必须的;计算机基础需要扎实，最好掌握统计学等相关知识;熟悉可视化辅助工具、SQL数据库、数据仓库、数据挖掘工具等;会数据获取、数据处理，如果还完成过分析报告撰写就更好了…

　　看完，你是否觉得：怎么处处都有自己的影子?

　　没错!相较其他行业，数据分析与程序员最最最贴合的一点是，拥有天然的技术优势。

　　再来参考下字节跳动、腾讯、阿里等大厂，对数据分析相关的职位要求：

▲ 图片来源于网络

　　对比之下可以看到，数据分析人才的技术需求，与程序员的现有技术，基本是互通的。 目前最火的数据平台Hadoop，更是基于编程语言Java开发的，很多数据应用框架亦如此。 所以对于程序员，置身数据分析发展方向的开发环境，会更操纵自如。

　　二、储备新技能，进可攻、退可守

　　技术互通，为程序员提供了“进可攻”至数据分析领域的机会。而对于不想转行的人来说，数据分析的学习，也可以作为“退可守”的立身之宝。

　　腾讯内部曾经做过调查，随着年龄和入职年龄的递增，程序员的代码贡献量完全是递减的。 程序员只有做好新的技能储备，才能降低自己被优化的风险，防止随时被更优秀的新人取代。

　　纵观如今的互联网江湖：百度、阿里巴巴、腾讯等大厂的岗位招聘中，60%以上都在招数据分析人才。在《大数据人才报告》中提到，中国数据人才缺口接近150万，人才供需比仅为0.05。

　　▲数据来源《2017大数据分析师能力模型与企业需求报告》根据相关研究报告显示，当前我国数据分析领域人才缺口高达150万，到2025年或将达到200万。

　　既然程序员未来的工作一定会与数据接轨，为何不提前学习、占领高地，以免被职场天花板束缚呢?

阅读本书更多章节>>>>

本文链接：http://www.kjpai.cn/news/345.html，文章来源：接地气学堂，作者：佚名，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！