转型大数据（二）：非程序员转型大数据职位推荐与SWOT分析

在一中，已经介绍过关于大数据岗位和要求，如果没有看到，你可以去一中看一下，我有了一个很详细的介绍，仅供参考，

学习的可以加群：784789432

（一）职位推荐（排名按照专业合适程度、市场需求、待遇状况分先后）

大数据分析师。

数据产品经理。

商业分析师。

BI工程师。

（二）SWOT分析

S:

有计量经济学、R语言知识背景。

有公司理财、投资学背景。

对于如何用数据多挣钱少花钱有一定的理解。

一般沟通能力较强，思维能力较强。

W:

计算机基础知识缺乏。

编程技能较弱

O：

大数据基础性的服务其实已经很完备了，市场急切需要一批知道如何将数据变化为生产力的具备经济学思维的跨界人才。

目前市场需求远远未得到满足。

T:

交叉学科，既需要商科的战略眼光，也需要工科的严谨，实干精神。然而多数商科习惯了大谈战略，概念。不具备实际将概念转化为实际产出的能力。

（三）建议

既需要保持商科的战略思考能力，也需要学习工科的严谨实干注重产出的能力。

业余时间多思考一下，数据和战略以及战略实施的关系。

明确Boss想要什么和市场需求什么。

个人形象塑造尽量是真实和自然的，情商不要使用过度。

非科班理工科转型大数据

（一）职位推荐（排名按照专业合适程度、市场需求、待遇状况分先后）

ETL工程师

大数据工程师

大数据运维工程师

（二）SWOT分析

S:

对数据敏感，有数学，C语言基础。

实干精神较强。

学习能力,逻辑思维能力较强。

W:

很容易钻牛角尖，很难有战略思维。

习惯了有个方向，然后拼命向前走，很少抬头眺视远方，甚至仰望星空。很容易成为一颗锋利的螺丝钉。

O：

大数据行业整体数据中午14:00的太阳，所以跟着趋势走，会有不错的发展。

T:

预估初级的大数据工作人员会在2018年底之前处于一个饱和的状态，早点进入可以赶上行业最后一波红利期，饱和后进入压力较大。

（三）建议

在人际关系处理方面需要提升。

业余时间扩大自己的知识面。

尽早进入这个行业。

（三）除了第 1 条以外的文科专业同学转型大数据。

（一）职位推荐（排名按照专业合适程度、市场需求、待遇状况分先后）

商业分析师

数据运营

BI工程师

（二）SWOT分析

S:

人文修养较好，知识面较宽。

沟通能力较强，情商较高。

W:

理工科的实干精神缺乏。

对于转型需要学习的新知识很难坚持下来。

O：

大数据发展到现在，已经不仅仅是技术问题了，更多需要和业务场景结合，所以如果可以给自己的专业领域加上大数据，会有很好的发展机会。

T:

转型初期遇到的困难较多。

（三）建议

由于需要学习的知识较多，在转型初期比较痛苦，一定要坚持下来。

多思考一下本专业领域如何结合大数据，在工作时尽量进入与本专业相关的公司从事大数据岗位。