我从0-1转行做数据分析师，横跨运营岗位，半年涨薪3倍，我的经历告诉你，真的不难！！！

所以，这篇文章对于正处在迷茫期、想要转型或者是毕业想从事数据分析相关工作的人来说很有借鉴意义，可以让你少痛苦3年，希望你能认认真真看下去。

如果你已经决定了想要考CDA，这里我推荐我当时报的课程，CDA培训大牛李奇老师主讲【奇意咨询创始人，微软Excel MVP（Excel最有价值专家），具体的介绍大家可以自信搜索】，课程由浅入深，适合新手入门，想定下心学习的同学可以试试看。

开门见山，我先讲讲我毕业后的工作，方便大家参考，对自己转行有个比较清晰的了解。

我大学的专业的土木工程，一般我们这个专业，毕业后的出路跟你上的大学和学历有很大关系，比如985/211，或者硕士博士，去设计院房地产这种好单位的概率就大很多，而像我这种普通本科的，除非家里有关系，大部分都去了施工单位当技术员。但是做这一行真的心累，所以我自己找了个跟专业毫不相干的工作，有时候也想跳出去试试看有没有其他机会，我常常陷入迷茫，不知道自己的价值在哪里？想试着转行，但又不知道自己离开这里还能做什么，只能一直熬着。就这样蹉跎了3年，眼看即将到而立之年，觉得自己不能再这么下去了，所以在去年下了一个决定：裸辞。

当时没想好干什么，就是想让自己先停下来，我觉得如果一直那样下去的话，可能会被社会孤立，这个是我很害怕的，所以裸辞后的两个月，我没有找任何工作，就是在恢复自己的社交圈，初中同学、高中同学、大学同学，还有以前认识的一些朋友，然后一个做电商的高中同学听了我的近况，果断向我推荐去做数据分析，因为他正是做电商行业数据分析的，“你上学那会数学那么好，对数字那么敏感，不如试试这个，现在是大数据时代，无论是互联网、金融、零售，还是传统行业，对这个岗位的需求都很多，不如转行做这个。”

听了他的建议，自己了解了一段时间，我决定考一个“CDA数据分析师证书”转行做数据分析师。

1、低门槛，高薪资

数据分析岗位的需求大，薪资高。从各个企业的招聘需求上可以看出，数据分析相关岗位的薪资起薪都在10k/月，而且增长空间远远超过其他岗位。

看到这个起薪我真的酸了，我在工地搬砖3年才差不多到这个水平，真是人比人气死人。对于陌生的行业来说，我没有什么项目经历或者过往的荣誉证书来证明自己，经过慎重考虑，我决定先脱产学习3个月，先拿到一块敲门砖：CDA数据分析师证书。

证书重不重要？

这个因人而异，有的人可能通过自学就能找到数据分析岗，但我显然不是那样的大神，所以踏踏实实用证书来证明自己的学习能力就尤为重要。CDA数据分析师是由中国人民大学经济论坛主办，根据过内各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个权威、科学、专业的标准规范，说明究竟什么人才是优秀的数据分析师！这样的一个专业背书对我来说，是一块最好的敲门砖。

2、不限专业，不限学历

虽然数据分析岗位的需求大，但它不限专业，不限经验，我们当期的班上还有一个文员转行过来的，因为CDA主要是讲数据分析方法、技术和操作软件为主，是针对数据分析师这个岗位所需要的软件操作、数据模型分析方法等必备的技术性培训，所以你只要肯学，多练习，就没有学不会的。

3、上手容易，发展空间大，CDA考证的三个等级

CDA分为3个等级，CDALevelⅠ主要做数据维护岗、初级数据分析岗、BI工程师这些岗位，一般的薪资就是在9-17K。

CDALevelⅡ主要是做大数据和数据挖掘方向，比如大数据分析师、数据挖掘工程师，薪资一般在14-35k。

CDALevelⅢ基本就是数据分析专家岗位了，这种基本就是百万年薪以上了。

从决定转型到正式找到工作，我差不多花了4个月的时间，其中3个月是在脱产学习，1个月的时间用来找工作。我把这个过程梳理一下，给大家一点借鉴。

最开始我想的是自己先搜搜网上的课程学习看看，这门课常用的工具有excel、sql、power bi、python、SAS等。不过很快我就麻了，CDALevel主要考的是统计概率基础知识，数据库基础知识，利用软件操作解决简单的数据处理与数据分析这些内容，这么多内容，又是工具使用，又是统计学知识，跟我短期想要速成的愿望完全相悖，对我来说，挑战很大。先学哪个后学哪个，纠结来纠结去浪费了时间，效果又差，所以我决定报个班。

千挑万选，我最终选择了这家数据分析师课程，理由有3点。

1、名师讲课

我一直认为，一门课程学习效果的好坏，第一取决于自己是否用心学了，第二取决于讲课的老师行不行。换句话说，江南七怪绝对交不出大侠郭靖，还得洪七公来，就是这个道理。

这门课程的主将老师是李奇，CDA行业的大牛、北京奇意管理咨询有限公司创始人、微软Excel MVP（Excel最有价值专家），电子表格应用大会主席，曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问，主持过多个大型企业数据分析及管理咨询项目，助力多家企业提高业务决策力及数据生产力。线下、线上培训经验超800次、培训人数超30万人。

这种牛人讲课，最大的优势就是能够把很晦涩难懂的知识用最清晰简单的语言讲出来，对于我这种小白是再适合不过了。

2、25个实操案例

将来面试，我最怕的就是面试官问我的项目经历，这个为零的话，别人对你的信任就大打折扣，课程中25个案例涉及到的是不同的行业，在增加项目经验的同时，也能够让我准确找到自己喜欢的行业，也正是在课程中，我选择了相对传统的行业，因为互联网、电商相关的行业年轻人太多了，转战传统行业的数据分析，不但能规避年龄劣势，也能更好地利用我之前工作的经验。

3、上课方式

课程采用视频录播+直播答疑+群答疑的方式。看完课程有什么不会，立马发到群里有班主任帮你解答，老师也会定期开直播答疑，这样既能保证时间的自由，又能保证疑难问题不过夜，学习效果反倒大大提升。李奇老师的课现在还有名额，想学习的同学上车还不晚。

同时对于脱产学习的朋友，我有一个小小的提议，一定要每天适量运动，因为一个人学习真的很枯燥，而且身体特别容易累，身体一累，情绪就容易奔溃，啥都干不成。每天固定一个时间运动半个小时，放松自己，把坏情绪通过这半个小时排解出去，对学习大有帮助。

另外，就是一定要定时在群里划划水，和同学们交流，这样也能排解自己的负面情绪，还能互相交流学习心得，对于课程知识点的理解，一举两得。

3个月学习之后，我如愿拿到了自己的证书，开始真正的大考：找工作。

找工作的时候也并不是一帆风顺，最开始的时候不知道怎么修改简历，简简单单将自己过往的履历写了一份开始海投，但都石沉大海，只好又去问老师和助教，感谢他们的耐心教导，后面的投递开始有针对性，很快就有了回声，入职了现在的公司。

最后，给大家分享一下我转行以来的一些感悟：

数据分析岗位需要的的技能很多，所以不是啥都学会了才开始着手准备，先抓住最重要的两个工具，SQL和Python，学好了就赶紧去找，后面的可以边学边干。

2、在工作中，一定要补上统计学这一科。

3、企业对数据分析岗位的要求，是对公司的业务理解优先于分析能力，所以做好数据分析的前提是了解企业的业务。

4、如果不是天赋异禀，最好找个好老师，跟着他学习，老师最大的好处就是能直接带你到一个更高的平台，让你少走弯路。

因此，如果你也有想转行或者从事数据分析岗位的想法，不妨跟着李奇老师好好学习。加微信咨询即送真题和书籍，想要学习的朋友可以点进入看看。

这个课程，李奇老师亲自授课答疑，包含了25个不同行业的案例，让你一遍过后在掌握工具使用，学会分析方法的同时，还能找到自己适合自己的行业岗位，新手入门必备。