先说结论：转行数据分析的话技能重点学习SQL+业务知识。
两三年前，答主有0基础转行数据分析师的自学和面试经历简单分享一下，针对月薪12000的数据分析师职位，大佬请绕道。
俗话说：一图胜千言，这里分享一波数据分析知识地图，来直观的感受一下数据分析中使用的技能。
1、数据分析步骤地图
2、数据分析基础知识地图
3、数据分析技术知识地图
4、数据分析业务流程
5、数据分析师能力体系
6、数据分析思路体系
7、电商数据分析核心主题
8、数据科学技能书知识地图
9、数据挖掘体系
10、python学习路径
11、线下店铺数据分析
12、小程序数据分析
13、用户分析
14、用户画像法
所以，想要系统全面的掌握数据分析知识，理论、技能、业务、实战一个都不能少。
0基础的小伙伴们，
- 硬实力：技能+理论+业务，要OK；
- 软实力：语言表达+沟通能力+面试技巧，要OK。
跳槽的小伙伴们，
- 做好职业规划（清楚发展的方向，行业+公司+岗位）
- 优化简历（工作经历+项目经验）
- 求职面试（岗位调研+简历投递+offer选择）
但数据分析师在找工作时会发现，市面上的数据分析师招聘岗位繁多，JD更是五花八门，让人眼花缭乱。如果不精心筛选和准备，往往就会遇到很多问题。
比如：
拿不到有竞争力的薪资：不了解应聘公司的业务内容、组织架构，也不清楚应聘公司需要什么样的人才，对自己应聘的岗位对公司产生的价值不清晰，因而不会和HR谈薪，当然就拿不到对自己有利的薪资。
无法精准选择赛道：这是爱数据学员中一个普遍性的问题，缺少职业规划。一份5年内的职业规划中要包括城市、行业、岗位、薪资等内容，如果这些没有调研透彻，就没有办法精准的选择赛道发展。
最后，作为一个IT的过来人，我分享的都是一些自己的学习经历和干货。还有一下写整理的一些Python干货可以领取哦。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、Python视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
六、Python练习题
检查学习结果。
七、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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