--来源公众号：数据万花筒

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转行经历简介

楼主简介

楼主本科国内985生物学专业，研究生保送上海top2高校生物信息学专业，研究生期间两份数据相关实习，毕业斩获四份互联网数据相关offer。今天我将会分享从生物医学专业转行到互联网数据相关岗位的心路历程。

01 我的转行之路从大一开始酝酿

下图总结了生物学毕业后可以从事的工作。本科生物专业毕业可以进入医药行业做医药代表或者培训机构当老师，尝试几次面试之后，我决定放弃工作，还是读研会比较好。为了给后面的转行奠定基础，我得从纯生物专业转向一个交叉学科，生物信息学就是一个比较好的方向。

02 从生物信息转行互联网数据分析我做了什么？

老师的生信技能树公众号，有很多免费的教学视频和学习资料哦，从生物医学湿实验阶段转行的同学可以先关注起来哦。没错就是生信技能树！！！

有了生物信息的基础，我更加坚定了转行数据岗的决心并且想要在研一的暑假找一份数据相关的实习。小伙伴们转行也可以结合自己的兴趣和已有的知识进行选择。

03 如何找到第一份实习

找到第一份实习，需要做以下工作。

首先，清晰地认识岗位的招聘要求。

在找第一份实习之前，可以到各大公司的官网了解下岗位的招聘要求。例如，数据分析师需要的技能包括数学和统计学基础/R/Python/SQL等基础技能，还需要一些数据的sense，这个可以多看一些别人的分析思路等，也是可以培养的。

其次，结合自己的专业知识，补全自己所缺的模块。

于是，在找实习前的几个月我疯狂的补充数据岗所需的知识体系。在找实习之前，我花了几个月的时间，狂补了SQL,统计学与概率论以及机器学习算法。

如何去学习这么多的新知识呢，最快的方法就是跟着视频学,现在有很多高质量的学习视频。B站有很多学习视频，清华学堂在线，MOOC等都有各大名校的公开课也是比较好的学习资源，关键的白嫖，白嫖，白嫖！！！

大家也可以关注我的B站号DataScienceArt，不定期更新数据岗相关的视频，部分课程还有课件和笔记，赶紧关注哦。

另外，一份精美的简历也必不可少。

赶紧丢掉这样的简历模板，花里胡哨的模板，这样的模板会让hr看的眼花缭乱。据说hr浏览每一份简历的时间不会超过30s,这种情况下你就需要用最简洁的模板把最重要的能力突出出来。

什么样才是优秀的简历，看下图，简单明了，突出重点。

找到了合适的简历模板，没有和数据分析相关经历可写怎么办？

首先，如果你有一些专业课程的大作业是和数据分析相关的，那么这些课程作业可以写在你简历里；其次，可以在kaggle上找一些项目，做一做练练手；另外，参加各类数学建模大赛的项目也可以是简历里面的一部分哦。

有了简历，当然少不了实习机会的获取来源。

找到合适的实习招聘信息，是我们得到实习机会的关键。我们可以从以下途径获取实习信息：

1.学校就业协会的实习群

2.熟人内推实习

3.各大公司的官网投递

寻找实习机会

最后就是投递简历，多多面试，多多积累经验了。

Part 1 明确数据分析的知识体系

今天呢，我给大家准备给大家分享下数据分析的转行经验，希望能够帮助到正在从各个行业转行数据的小伙伴们！

坚持写作两年，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》正式出版了，详情请参照如下链接！

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明确求职岗位

想要转行数据，但是不知道数据行业到底有哪些岗位，自己适合什么！

了解数据岗位之后，确定了自己想要转行的方向是数据分析，却不知道自己需要怎么去准备自己知识体系？看这里，小编已经为你准备好了！

【知识体系】

想转行数据方向，苦苦找不到方法？看这里，数据方向的完整知识体系送给你！

【转行需要做好哪些准备】

从生物医学转行到互联网数据分析师，我做对了什么？

掌握数分知识体系

数据分析是门槛比较低，容易入门的一个岗位，要入门数据分析，需要掌握需要有良好的数据分析思维、会使用Excel常用函数、透视表以及制作可视化看板，除了这些当然少不了SQL,Python，BI工具，Pytho编程语言，统计学知识等等。

1数据思维

想要转行数据分析，最重要的当然是要有数据的sense，通俗来讲就是要拥有数据分析的思维。很多培训机构一上来就给学员们教各种工具和编程语言，但是很多人学会了这些编程语言之后依然不会数据分析。数据分析的思维也不是一蹴而就，需要慢慢积累，多在行业里面摸爬滚打；而对于没有经验的应届生或者转行的小伙伴来说就可以多看一些数据分析的案例，拓展和丰富自己的分析思路。小编也给大家准备了一些笔试面试中常见的数据思维的面试题，希望能够帮助到大家！

【数据思维面试题】

没有数据思维，却不知道怎么培养？这些面试题给你想要的答案！

没有数据思维，却不知道怎么培养？这些面试题给你想要的答案（二）！

没有数据思维，却不知道怎么培养？这些面试题给你想要的答案（三）！

说到数据思维，就要推荐一下我的新书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》，详细介绍如下：

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数据思维相关更多内容，请查阅《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》！

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本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。

全书都是彩印，放上两张图让给大家瞅瞅。

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2Excel技能

作为数据分析师，天天跟数据打交道，必然少不了要用到Excel。那么Excel要学学到什么程度才够呢？当然是熟练的掌握常用的分析函数，包括统计函数，时间函数，字符串处理函数，逻辑函数，查找与引用函数等。说到这里你可能会问，这么多的函数，我哪里学的玩，能不能划下重点？看这里，小编已经为大家整理好了分析师必会的函数大全，请注意查收！

[数据分析师必会Excel函数大全]

数据人必会的Excel｜连Excel函数都不会，那你还能干啥

除了函数之外呢，分析师还需要使用Excel做透视表，做可视化看板等等。可视化看板也称为仪表盘(Dashboad)，小编已为大家整理好了Dashboard的制作流程。

[数据分析师必会Excel可视化仪表盘]

数据人必会的Excel|还在给老板看苍白无力的数据？有了这份Excel炫酷的报表，还愁不升职加薪？

3SQL

数据分析师需要掌握的最重要的技能莫过于SQL了，小编当然不会忘记为大家准备SQL的大礼包。

[数据分析师必会SQL知识点大全]

史上最全的SQL知识点汇总，错过这次在等一年

[数据分析师必会SQL知识点详解]

学好SQL，数据分析就已经入门一半

4 BI工具

BI工具也是数据分析师常用的工具，每次开发报表都会用到这些工具。现在市面上的BI工具也很多，有Tableau，PoweBI，FineBI，Superset等等，熟悉一类BI工具即可。小编在这里推荐Tableau。

5统计学基础

统计学的基础理论和思维也是数据分析师安身立命之本，因此在很久以前小编就已经汇总了一些统计学相关的文章，同时也收藏了一些视频，今天就把压箱底的资料统统分享给大家!

[数据分析师学要了解的统计学知识]

用最简单的方法学会贝叶斯统计学

史上最全的统计学知识

不得不学的统计学知识(一)

不得不学的统计学知识(二)

6 Python编程语言

Python作为一门胶水语言，比JAVA呀，C呀之类的语言都容易学。对于数据分析师来说，掌握Python处理数据的基础操作以及可视化就基本足够了！如果你能学习一些机器学习之类的课程，当然这是加分项咯！

7 数分实操案例

拥有了数据思维，学会了以上分析方法和分析工具，但是缺少实操案例怎么办呢？小编当然也不会忘记这一点啦，贴心地为大家准备了实操案例，大家按需索取哈！

【数据分析实践案例】

加拿大各地区温度的时空变化趋势分析

利用ARIMA预测加拿大各地区温度的时空变化趋势分析未来25年气候变化

通过相关性分析探究极寒天气与气候变化的关系

Part 2 优质的学习教程

文章来源：公众号数据万花筒

文章链接：数据分析如何学？最强攻略已经为你准备好了！

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在后台收到的留言中，问的最多就是如何从零基础转行互联网数据分析？今天这一篇文章就会针对这个问题，从八个不同的方面进行展开，教你如何从零开始学习数据分析。

首先，要转行数据分析需要先了解数据分析的基本职责，同时结合自身情况判断自己是否适合这个岗位，如果已经确定自己适合数据分析的，那么就可以制定计划，开始学了；在学习之初，需要通过一些课程补充自己的数据分基础并且训练自己的分析思维以及总结分析方法论；其次，学习数据分析所需的硬技能，包括Python、SQL、Excel等工具也是十分必要的，有了基础知识，通过开源数据集找到实战项目，丰富自己的项目经历；接着就到求职面试环节，在正式面试前需要了解四件事情，同进行简历制作与投递，尝试面试拿offer了！

下面对于每一模块的内容都推荐一些原创文章，希望能够帮助到正在转行数据分析的你！

认识数据分析岗位

数据方向的完整知识体系送给你！

B站数据分析课程学习清单！

数据分析师在数据治理流程中承担的角色

从生物医学转行到互联网数据分析师，我做对了什么？

【视频】从生物医学转行到互联网数据分析师，我做对了什么？

【视频】数据岗知识体系及岗位介绍

数据分析虽火但并不适合每一个人！浅谈如何利用自身优势转行数据分析

史上最全的数据分析转行经验分享附送转行大礼包

视频号直播送书|讲讲那些年转行数据分析学过的书籍

数据分析思维

总结常用的数据分析思维和分析方法

方法论太干，不如来看5W2H分析流失用户实例

漏斗分析你真的懂了吗？以淘宝逆向业务为例，诠释漏斗分析全流程

平均值真的是最优解吗？何不试试用数据分箱进行结构化分析

数据分析方法论|利用对比分析有效地说明数据结果和结论

数据分析师必会A/B 试验设计及其容易忽略的误区

同期群分析解读用户生命周期，剖析真实用户行为和价值

5个理论模型构建用户流失外部因素分析框架

用户分群|从用户生命周期浅谈分群思维

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数据思维相关更多内容，请查阅《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》！

本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。

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Python基础与实战

加拿大各地区温度的时空变化趋势分析

利用ARIMA预测加拿大各地区温度的时空变化趋势分析未来25年气候变化

通过相关性分析探究极寒天气与气候变化的关系

Python实战|利用Dowhy框架实现因果推断实战（一）

Python实战|利用Dowhy框架实现因果推断实战（二）

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（一）

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（二）

Python入门教程(一):初识Numpy

Python入门教程(二):Numpy数组基础

Python入门教程(三):史上最全的Numpy计算函数总结，建议收藏！

Python入门教程(四):用Python实现SQL中的分组聚合

Python入门教程(五):Numpy计算之广播

Python入门教程(六):Numpy计算之布尔运算

数据埋点与指标建模

从隐私保护浅谈数据生命周期，初识数据埋点

从中国人口数据谈指标体系构建

四个模型教会你指标体系构建的方法

入职新公司如何为新业务搭建一套通用的指标体系并快速实现指标体系落地

指标异动|面对数据异动怎么办？用逻辑树教你见招拆招，定位异动因素

永洪Desktop实例分享｜星巴克数据指标体系建设及炫酷可视化大屏搭建

游戏关键数据指标解读

游戏行业指标体系大全（一）

游戏行业指标体系大全（二）

统计学

用最简单的方法教会你用贝叶斯推理分辨“买东西的人”和“随便逛逛的人”

不得不学的统计学基础知识（一）

不得不学的统计学基础知识（二）

练好数据分析基本功，掌握常用的统计学指标和六大分析方法

史上最全的统计学基础知识！错过这次再等一年！！

Excel技能

连Excel函数都不会，那你还能干啥？

学会这些统计函数，让你的工作效率加倍！！

学会这些日期函数，能够解决80%的工作难题！

掌握这些文本函数，让你的工作如鱼得水！

掌握这些逻辑函数，让公式嵌套更简便！！

连Excel透视表都不会，别说你会数据分析！

掌握32个Excel小技巧，成为效率达人(一)

还在给老板看苍白无力的数据？有了这份Excel炫酷的报表，还愁不升职加薪？

Excel也能完爆BI工具，仅6个步骤就能制作动态炫酷看板

SQL技能

学好SQL，数据分析就已经入门一半

史上最全的SQL知识点汇总，错过这次在等一年

SQL知识大全(一):数据库的语言分类你都知道吗？

SQL知识大全(二):SQL的基础知识你都掌握了吗？

SQL知识大全三):SQL中的字符串处理和条件查询

SQL知识大全（四):SQL中的数据表关联

SQL知识大全(五):SQL中的时间函数

SQL知识大全(六):SQL中的开窗函数

求职面试技巧

数据分析求职面试之前，这四件事情需要明确！知道得越早越好！

文末送简历模板|一份漂亮的简历是数据分析求职面试的敲门砖

23个数据分析实战项目，解救没有数据分析经历的你

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Part 3 优质的学习视频

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很多优质的数据分析课程，需要的小伙伴自取！课程包括了数据思维系列、统计学基础系列、面试经验分享系列、项目实战、SQL、EXCEL、Python等多方面的内容，课件笔记还在整理中，之后会继续分享！B站数据分析课程学习清单！很多优质的数据分析课程，需要的小伙伴自取！课程包括了数据思维系列、统计学基础系列、面试经验分享系列、项目实战、SQL、EXCEL、Python等多方面的内容，课件笔记还在整理中，之后会继续分享！

数据分析思维

1.《互联网大厂之商业分析》

https://www.bilibili.com/video/BV1a64y127Hi

2.《互联网业务数据分析》

https://www.bilibili.com/video/BV16p4y1W79k

3.《用户增长之数据驱动的增长黑客技能》

https://www.bilibili.com/video/BV1f64y127U9

4.《游戏数据分析运营求职面试职场进阶必会知识体系》

https://www.bilibili.com/video/BV1y54y1j7p7

5.《数据分析师必会的用户画像构建》

https://www.bilibili.com/video/BV15h411k7wR

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大数据统计学基础与线性代数

1.《大数据的统计基础》

https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1x7ha

2.《数据分析师常踩的统计学坑》

https://www.bilibili.com/video/BV1Hy4y1Y7zC

3.《深入浅出统计学》

https://www.bilibili.com/video/BV1rV411a7XD?p=4

4.《一门课程讲透数据科学中常用的统计学知识》

https://www.bilibili.com/video/BV1dZ4y1N7jw

5.《李宏毅2020最新线性代数课程》

https://www.bilibili.com/video/BV1sz4y1Z7W1

面试及转行经验

1.《大数据相关工作职位介绍》

https://www.bilibili.com/video/BV1sp4y1r7rR

2.《一线大厂数据分析师总结的求职面试干货》

https://www.bilibili.com/video/BV1Wh411k7oq

3.《讲讲那些年转行数据分析用到过的书籍》

https://www.bilibili.com/video/BV1Hr4y1N7ki

4.《令人心动的offer，数据分析师求职面试指南》

https://www.bilibili.com/video/BV1vy4y1m7RM

5.《从生物医学转行到互联网数据分析，我做对了什么？》

https://www.bilibili.com/video/BV1dk4y1C7xy

6.《数据岗知识体系及岗位介绍》

https://www.bilibili.com/video/BV1N5411L7JB

项目实战课程

1.《Python项目实战课》

https://www.bilibili.com/video/BV1fU4y147Cg

2.《Kaggle实战课程》

https://www.bilibili.com/video/BV1x64y127tC

3.《自学数据分析但没有实战经验？别担心，Kaggle实战案例也可以让你的简历熠熠生辉！》

https://www.bilibili.com/video/BV1vN411d7w4

4.《大数据挖掘与算法》

https://www.bilibili.com/video/BV1Fy4y1q79e

SQL与数据库

1.《SQL零基础1小时快速入门，学完就会做数据分析了!》

https://www.bilibili.com/video/BV1zi4y1j79E

2.《数据库及SQL优化》

https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1r7Wj

3.《Hive数据库》

Hive数据库_哔哩哔哩_bilibili

4.《大数据生态架构》

https://www.bilibili.com/video/BV1JA411x7gM

Excel

1.《数据人必会Excel基础教学必会技巧》

https://www.bilibili.com/video/BV1qf4y1C7Si

2.《掌握Excel32个操作技巧，让你在数据分析中秒变效率达人》

https://www.bilibili.com/video/BV1uf4y1y78y

3.《数据人必会的Excel逻辑函数》

https://www.bilibili.com/video/BV1D64y1f7sG

数据可视化

1.《Tableau入门教程》

https://www.bilibili.com/video/BV15A411x7Qk

2.《GGPLOT2数据分析的艺术》

https://www.bilibili.com/video/BV1uy4y1z7og

Python与R

1.《R语言与数据分析》

https://www.bilibili.com/video/BV1St4y1e7d4

2.《小甲鱼-python入门课程》

https://www.bilibili.com/video/BV1iZ4y1V7vM

3.《李晓华-数据科学实战》

https://www.bilibili.com/video/BV1FV411a7FJ

4.《Python从入门到精通（一）》

https://www.bilibili.com/video/BV13K4y177hM

5.《Python从入门到精通（二）》

https://www.bilibili.com/video/BV1hK411V759

6.《数据分析师必会的python基础知识大全》

https://www.bilibili.com/video/BV1EK4y1W7un

7.《python爬虫从入门到精通》

https://www.bilibili.com/video/BV1Wh41127Ma

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END

Part 4 数据思维培养

文章来源：公众号数据万花筒

文章链接：数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法

文章目录结构如下：

1.三大分析思维

2.不同生命周期的分析方法

3.实操案例汇总

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掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。

三大分析思维

对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。如图1所示，三大分析思维包含了不同的分析方法。

没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。通常情况下，数据分析师会利用业务数据与大盘数据或者行业金标准数据进行对比，以判断业务现状。除此之外，同比，环比/横比/纵比等也是较为常用的对比分析方法。A/B测试是一类较为特殊的对比分析方法，该方法是数据分析师常用的线上试验的方法，是探究变量间因果关系最行之有效的方法。

用户分群也是贯穿数据分析全链路的分析思维，根据用户的行为数据/消费数据等特征对用户分群是实现用户精细化运营的基础。用户分群可以基于用户历史数据，对数据进行分箱处理形成规则类型的标签，从而根据标签实现用户分群。如果企业的数据标签体系做得好可以直接通过数据标签实现用户的分群。除此之外，用户同期群分析也是用户分群另一种方法，该方法是一种横纵结合的分析方法，在横向上分析同期群随着周期推移而发生的变化，在纵向上分析在生命周期相同阶段的群组之间的差异。当然，数据分析师也可以根据需要使用RFM模型或者K-Means等机器学习算法实现用户分群。

除了对比分析和用户分群之外，相关性与因果性分析也是数据分析师需要具备的第三大分析思维。在变量关系探索的过程中，相关性分析师较为常用的分析方法，但是变量之间存在相关性并不代表它们之间拥有因果性，所以必要时候因果推断也是数据分析师必会的分析方法。

完整文章请查阅数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法

剩余目录结构为：

2.不同生命周期的分析方法

3.实操案例汇总

数据思维相关更多内容，请查阅《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》！

本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。

全书都是彩印，放上两张图让给大家瞅瞅。