哪些人適合學大數據分析，實際上，問題還有個潛臺詞是“什么人學習數據分析，會更容易取得成功(比如職業成功)”，這個要關乎你的興趣、付出和機遇。但要做到出類拔萃，除了上面三點，還需要一點天賦，這里的機遇是指你遇到的職業發展平臺、商業環境、導師和同事。管理是可以習得的，管理并非是天生的，而數據分析能力，也可以后天提升。或許做到優秀，只需要你更加的努力+興趣，而這個努力的過程，也包括你尋找機遇的部分。
大數據分析
大數據發展迅速，越來越多的人認識到了大數據的重要性，學習大數據的人越來越多了，但是大數據市場仍然處于人才短缺的現象，因為企業對大數據工程師的需求太大了，已經嚴重的供不應求了。
大多數人會通過培訓機構進入大數據這個行業領域，現在是哪些人在學習大數據呢?你究竟適不適合學習大數據呢?AAA教育詳細的給大家解答
大數據分析
1、剛畢業的學生。在學習大數據的浪潮中，剛畢業的學生人數占了非常大的比例。其中很重要的原因是在學校學習的知識達不到公司用人標準，處處碰壁就業困難，薪水也非常低。這種情況選擇學習一門靠譜的技術是正確的選擇之一，唯有掌握新技能才能跟上新時代。
2、已經就業的社會人員。有些人雖然說已經工作了幾年，但是所在的行業和職位工作前景不被看好，沒有前途。因為這是個更新換代非常快的時代，總有一些行業會被時代淘汰，所以有人會因為行業發展困難而選擇轉行。
3、對前途感到迷茫的人。有的人工作了幾年之后就不知道應該做什么了，越來越嚴重的焦慮困擾著自己，未來的路還很長現在該怎么辦?很大部分人是對前途沒有想法，不知道做什么的情況下，可能在朋友口中或者其他渠道了解到大數據，非常看好大數據的前景而參加了大數據培訓，努力改變自己的未來。
4、數據分析師通常分兩類，分工不同，但各有優勢。
一類是在專門的挖掘團隊里面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。
另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
5、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。
大數據分析
從行業的角度來看：
1)互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平臺。
2)其次是咨詢公司(比如專門的數據挖掘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司)，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。
3)再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大
4)最后是電信行業(中國移動、聯通和電信)，它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。
人工智(zhi)能(neng)、大(da)數據(ju)(ju)、云(yun)計(ji)算和物聯(lian)網的未來發展值(zhi)得(de)重(zhong)視，均(jun)為(wei)前(qian)沿產業，多智(zhi)時代專(zhuan)注于人工智(zhi)能(neng)和大(da)數據(ju)(ju)的入門和科譜，在此(ci)為(wei)你推(tui)
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