隨著資料科學行業的火熱，大量跨專業、跨行業人才湧入，資料分析的門檻究竟將會提高還是降低？
網路上有關資料分析各種自學路線及各大機構的培訓課程火熱，轉行資料分析相對其他技術崗位較容易。而與此同時，各大高校開設大資料相關專業，培養專業型人才。
崗位招聘時對專業匹配程度的考慮比率佔多少呢？相關專業的畢業生就業是否會受到衝擊？
本話題來自一位在校生對於網路上各種資料分析培訓以及自身發展的困惑，得到各位行業內小夥伴的解答。下面是討論的內容以及總結。
隨著大量跨專業，跨行業的小白湧入，招人的難度是極大提高了，以至於我們這種小公司都不招資料分析xx了，直接招初級程式設計師然後考他怎麼寫sql提數，搞掂！資料分析個毛線，個個要的錢多懂的賊少。有時候客戶也問，找個懂業務的資料分析咋這麼難，乙個個要價高懂得少，咋整？
答：不要招資料分析，招運營，然後考他資料分析的題，合格的錄用。
資料分析必須結合業務經驗，是資料分析的根，而業務經驗來自於行業不斷的深入實踐覆盤。現在風大，清一色的紙上談兵式的資料分析師都被吹起來了，風停的時候，才是見真章的時候。
衝擊是肯定會有的，大浪去淘沙。
門檻越低的崗位，對於hr來說，你的能力未知性和「水分」就越高。
門檻高，技術要求高的地方
在一些部門，對資料分析有技術要求，同時要有一些和他們產品相關的過硬技術知識。
傳統製造行業it，現在公司在集體培訓tableau，業務對資料分析的需求很多。但是公司很大的問題，一方面業務的需求，一方面it對業務的了解僅僅侷限於傳統系統上，很難做到通過大資料去為業務去服務，資料變現很難，感覺資料分析師需要了解主流的it架構業務流程資料分布還要了解業務的流程產出報表指標等體系，這對分析師的崗位要求比較高，僅僅會搭建個平台，sql這樣的專案實施，很難持久下去，資料與業務的深度結合，業務不斷深入使用，資料不斷變現才是資料分析崗位的關鍵，個人看法。
不僅資料分析師這個職業人群被強行拓展，我們看到的網際網路領域內所有的職位都有這個趨勢。簡單說幾個吧，首先是醫藥行業的電子商務或者o2o，這個行業對於各種資質和行業知識要求非常高，因此僅搭建系統不是完整解決方案，需要有醫療從業者來擔當運營或者產品經理。還有乙個明顯的產品策劃趨勢，就是越來越多的法律專業的同學進來，因為設計乙個產品不再只是使用者體驗的事，而是建立規則（就像法律一樣），乙個複雜的運營活動工具，是特別耗費腦力的，讓它有秩序的不違法的運營越來越考驗規劃規則的能力。
我們在回到資料分析師本身這個職業，當前的現狀對於產品運營人員來說，不看資料，不分析資料完全無法展開工作，那麼優秀的產品運營必然是要不斷加強資料分析能力的，這就使得對於資料的分析和使用的普遍水平在提高。那麼相對產品和運營，資料分析師的能力只能不斷的向下淘汰，向上拔高。所以，我們很可能會看到資料分析的門檻降低了，人人都需要具備且開始具備了。由會看到專業的資料分析能力要求越來越高。
這個市場，總是聽到類似的話：
人人都是產品經理！！！
人人都會資料分析！！！
但是你很少會聽到：
人人都是前端開發
人人都是後端開發
人人都是測試
人人都是運維
你就知道門檻這個事情，在資料分析這個崗位上，基本是不存在的。
主要原因還是市場上的確有這麼多的需求，培訓機構也好，學校也好，都是見機行事，湧入的人多，相關專業的畢業生就業肯定會受到一定程度的衝擊。
但是越是湧入的人多，有相關背景(統計學、數學、資料科學等)的科班生就越是吃香，魚龍混雜下，這些科班出身的同學，會受到用人單位的青睞。
所以不用擔心，湧入的人多這個崗位就會越做越精，對科班出身的同學其實是一件好事。
現在大小公司的技術棧，差異越來越大。小公司的資料不光要負責分析，還得搞很多平台化、產品化的需求。但大公司的技術棧非常完善，你不需要考慮技術怎麼做，只需要做業務需求就可以了。因此大公司成熟技術能力給人了一種錯覺，資料也不過如此。
但其實，資料是入門門檻最高的職業之一，要想做好，得學習非常多的東西，可以說有一種終身學習的趕腳了，學習能力比技術能力更重要。很多人只學了半吊子入門，技術怎麼搞不會、演算法怎麼寫不會、產品怎麼搞不會、商業怎樣理解不會，這給人的感覺非常水。
因此相較於過去，相較於小公司，對人的要求只會越來越高，甚至於資料會變成一門非常看重跨學科知識的崗位。資料只是個幌子，你的視野和決心決定了你的上限。
「資料分析」逐漸成為一項人人需具備的技能。
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