数据分析师女生做累么-数据分析师证书考试条件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师女生做累么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析师女生做累么的解答，让我们一起看看吧。

1. 应用统计（精算方向）的就业前景好吗？
2. 29岁转行做大数据分析师晚不晚？

应用统计（精算方向）的就业前景好吗？

近些年来大数据专业几乎成为了最为热门的专业，而受到大数据的影响，导致市场上需要大量统计专业人才。统计这几年就业率一直很可观，就业的发展方向也很多。

很多国内知名企业，都在紧急招募数据挖掘师或者数据分析师等。比如京东或是阿里招聘数据挖掘岗位的起薪都很诱人，这也是统计学专业毕业生的理想去向之一。

教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》公示了2018大学新增专业及撤销专业名单。

除了大家意料之中的数据科学与大数据技术、机器人工程之外，还有一个专业引人注目：精算学。

截至2018年4月底，我国仅有1104名精算师，精算从业人员3800多人。但是被世界保险界认可的精算师，远远低于这个数字。这显然是严重不足的。因此，目前待遇和前景都是非常不错的。

不过，要想从事精算等相关工作的话，需要很长时间的工作锻炼，还需要考取精算师证。

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29岁转行做大数据分析师晚不晚？

谢谢邀请！

对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。

对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。

目前***用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以***用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与J***a相比都具备一定的优势。

人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

谢邀。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？

大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是***性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。

30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……

可能有很多原因想让你在29岁转行，兴趣？赚更多钱？实现当初的梦想？无论何因，遵循内心，志存高远，脚踏实地，一切都可以重来。

谢谢大家。

到此，以上就是小编对于数据分析师女生做累么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师女生做累么的2点解答对大家有用。