我是社群会员周荣技，现在已从富士康成功转行成为金融领域的数据分析师。上周我和猴子发起了《知识众筹第14期：我是如何从富士康转行到金融领域的？ | 开始分红报名》，有2068人参与提问。
我花了1周左右的时间，把问题基本都做了答复。大家的问题很有个性，也有共性。除了单独回答每个人的，我把比较多问的3类问题整理出来。
1. 转行转岗在学到什么阶段或状态开始投简历最合适？
这个问题因人而异，有的伙伴学习一个月左右就开始投简历，然后在面试中逐渐总结，查漏补缺，又花了一个月就找到了工作。
我是在学习五个月后，自己去找了三个项目来做，做完后就开始投递简历找工作的。
找工作本质上是各取所需，是一种交换，所以建议在了解数据分析基本流程后，做二到三个项目，就去投递简历，找工作吧，因为只有这样你才能发现企业需要的是什么，你需要的是什么，一旦匹配了，你也就找到工作了。
下水你才能学会游泳，祝你能够在拒绝中获得心仪的工作。
2. 不相关专业转行数据分析，面试会受到限制么，要求专业对口的工作可以投递简历吗？
所有的限制都是存在的，尤其是你不自信的时候，没有相应资格认证或专业背景的人不代表不能做好相关行业的事情，所以真正的限制是自己思维的限制，你得突破思维的墙。
简历都是可以投的，即使是世界500强的大公司，只是我们需要对简历进行一定的优化，先让公司看到我们项目的能力，把专业背景这样的不匹配的东西写到最后。本质上来说，企业需要能够做好事的人，So，you can you up!
3. 所有招聘数据分析的第一条就是本科以上学历，并且相关专业优先，每年毕业那么多数学专业，统计专业，金融专业，企业管理专业的大学生，甚至硕士，我们要如何和他们竞争呢？
目前，对数据分析师的需求比较大，但真正科班出生的人比较少，你上面提到的这些人看似是有优势的，但他们不一定都会去做数据分析，不一定像我们一样经过专业的探索。
所以，他们不是我们的竞争对手，我们真正的竞争对手是自己，我们需要去了解自己，发现企业需求和我们某些专长的契合度。这事实上是一种买卖，你有，企业需要，自然能够成交。
4. 我也打算转行做金融数据分析，然而我没有金融 统计 数学的基础，之前也是传统行业，目前在跟着猴子老师学python，我想知道做金融数据分析的话，除了学python还需要补其他什么知识吗？在没有这一行的工作经验的条件下如何找到工作？
硬性知识方面：你需要知道基本的统计学知识，简单的SQL查询能力。
软性知识方面：沟通交流能力，要能够清楚表达出你的疑问，能够获得真正的需求点是什么。
没有工作经验，所以我们需要这一行的项目经验来补上这个短板，金融方面的数据比较好找，这是一个转行金融的方便之处。做好项目，我们需要去了解里面出现的专业名词，业务流程。这样，在面试中，你也不会怯场，多次尝试后，你肯定可以获得工作的。
5. 数据分析职位，面试官一般注重那方面能力比较多？
包含两方面的能力：技术能力+业务能力。
至于比较偏重哪一方面，要看具体情境而定，但我们可以做的是，如果是对业务敏感，那多加强业务方面的思索和总结，反之亦然。扬长避短，聚焦你才能有用，多思你才能行远。
这个问题，我的live中将会给出相应的讲解，希望能够对你有所启发。
6. 三十来岁的人，可支配的时间和精力都不比上刚毕业的年轻人了，想知道你的学习计划是如何有效安排，完全自学还是有参加辅导？对成年人来讲，零基础的学习不容易，支撑你走下去的动力又是什么呢？
时间对每个人都是公平的，所以只能去挤，挤挤还是有的嘛。我是跟着猴子老师的课程走的基础部分，并做了几个项目，写到简历里面的。
时间规划是：每晚8:00-10:00，陪小孩，10:00-12:00学习，所以每天只是两个小时左右。
支持我走下去的是内心对成就感的追求，因为我们都必将于某一天离开这个世界，我想如水一样趟过这世界，留下自己的痕迹。
7. 原有的项目经验对求职数据分析无帮助，我应该如何选择项目，作为自己的敲门砖呢？
这也是我当初遇到的“困境”，所以我是自己找了金融方面的项目来做，所以你只要选定了行业，再找到那个行业的项目来做就可以了。
8. 最近我也对数据分析有点兴趣，这顺应目前社会的大方向。一家之言，感觉学数据分析需要有一个系统，准确的方法。
你的感觉很对，建立系统后我们使用恰当的方法去填充这个系统即可。
数据分析和ai和罗辑=通往财富自由之路
思考+行动+好工具=好人生
9. 裸辞+转行，面对的压力不是常人可以接受的。没有专业背景，没有相关经验，更容易在找工作和面试过程中出现不自信，不勇敢的心态，更容易出现被动接受低薪工作，不平等待遇，不能完全展示自身自学实力的情况。我好奇的是这个过程自身如何调节，面对这类客观困境如何面对与突破？
这确实，所以当时我是破釜沉舟，不给自己退路的，只去想如何才能，而不去想我的劣势。这个过程中，压力很大，这个时候我们自身的社会支持系统就很重要了。我很庆幸自己有个善解人意的妻子，是她的支持让我能够度过那一小段充满压力的时光。
另一方面是我们对自己的期许，让我坚定的迈出这一步。我们不会因为做了而后悔，而是会因为当初的犹豫不决而悔恨。
10. 其实学数学，统计，python 等都是方法，但我最关心的是业务逻辑，只有以业务逻辑为驱动才能发挥数据的威力，但是一直没有看到用数据进行房地产市场分析的业务逻辑，希望在牛人倍出的这里能有解。
这个，我的建议是你进入房地产这个圈子的相关论坛、找到里面的人，聊聊天，多思考。或者你直接去从事相关的工作，相信你，可以找出相应的业务逻辑，到时候你开课，我来听听。
11. 周哥，请问数据分析师岗位有没有您认为特别关键的隐性知识？另外，我们跟着猴哥学数据分析，和真正工作还有哪些关键区别？谢谢！
我想应该说是软实力，其中关键之一是与人交流沟通的能力。
最关键的区别之一是：学习的时候，我们不会去管数据是否准确的问题，但实际工作中第一步就是要确保你拿到的数据是准确的，在live中有涉及到这部分的内容，希望能够帮你迈过这个坑。
12. 在没有数据分析工作经验和专业背景的情况下，什么才是最打动面试官的点呢？面试时技术知识点会问的很细么？如算法等，还是更考察数据分析思维或者对数据的敏感性呢？
你项目中和面试体现出来能够胜任工作的能力是最能打动面试官的，还有就是你对这个行业的兴趣也能打动面试官。简历中写了的东西都要能够经得住细问。
所以，我们不能套一些空洞而自己又不懂的高大上概念在里面。至于会被偏重问到业务还是技术的问题，这个要看公司岗位的需求以及面试官而定。所以，我们需要具备一定的能够引导话题的能力。
13. 同是制造业五年半多的工作经历，整天围绕智能制造，大数据，产业转型这些火热的概念，最近也是报名猴子的课程，三十而立，安逸太久了，是时候改变自己了，拿出曾经的学霸精神，希望今年能够元旦跳进数据分析的工作圈圈。
心之所向，无所能挡，你可以的，期望早日听到你的好消息。
14. 数据分析是一个能帮助探索认知地图的工具吗，或者能说提升认知吗？
我认为可以，因为数据后面隐藏了好多按常规思维思索不得的东西，这也是数据分析的魅力所在。
15. 金融行业学历歧视严重吗？
窃以为，能力更重要，不过也要不断学习，不断提高的。因为进修不只是知识的获取，更是圈子的扩大。
16. 没有金融数据分析项目经验，如何写简历里的项目经验？
如果要进这个圈子，那就去网上找找数据，做一些项目。或者完成猴子老师课程中的项目。
17. 好巧！我也在富士康工作过四年半，现也准备转行数据分析，现有前辈指路，真是缘分！也算是意外的惊喜吧！
是啊，世界好小，欢迎欢迎，你可请猴子老师告知我的联系方式。
18. 为什么这么坚定的选择转型做数据分析？
这个问题，问的非常好。就我本身而言，我认为数据分析能够真正知道一个企业的运行情况，我们相当于可以站到一个更高的层级去看问题，这为自己后面创业或谋求更高的职位奠定了基础。
19. 学了excel，学了Python、学了sql，到感觉自己都学不透，感觉自己还是小白，我还需要继续学点什么呢？还是可以投简历试试水呢？
哈哈，欢迎下海来游水。
20. 工业大数据是趋势，富士康准备在A股上市，并且特地设立一个事业部，做云计算、物联网方面的，为啥周老师不选择继续内部跳槽到IT部门做数据分析呢？
三年前，我在内部已经找到了Android开发的工作，但部门老大一直不签字，这也是为什么没有在内部转的原因之一；另外，外面的世界那么大，我想去看看。
21. 在读大学生，读的专业并不喜欢，目前已经学了一部分猴子老师的课程，预计毕业前能全部学完，想知道目前HR重不重视专业背景，数据分析职业需不需要去读一个统计学的研究生？
如果能够去考研，当然不错，我非常支持。现在出来也是可以找到工作的，不管什么专业，你只要选定了行业，就一定可以。因为应届生可塑性强，很多公司会比较喜欢。
23. 请问您在富士康是什么岗位?是管理层吗？
是一枚小小的螺丝钉----数据分析工程师
24. 我和您有类似的经历，当面试官问道以往的工作经验能给你在新工作岗位上如何加分时，您是如何作答的？谢谢！
提取过往工作所需能力中能够对应到数据分析的部分来回答即可，例如，如果以往工作是项目管理(PM)，可以说自己交流沟通能力非常强，这利于在数据分析中与业务沟通问题，定位问题。
25. 通过学习数据分析后?如何加深对业务知识的理解能力。是否有足够的案例来练习，后期如何进阶以及职业规划？
首先是要多思考总结复盘，多与懂业务的人沟通交流。如果还在学习阶段没有相应的人脉，那也可以通过网络连接到相应圈子的人。职业规划方面，可以根据自身情况走技术路线或业务分析路线，有或者技术+业务。
26. 学习数据分析需要有什么样的计划，找数据分析工作需要注意什么，成功的几率有多大，失败又是因为什么?
可以在我的live中获得一些答案。我简单的说一下，失败的原因只可能是自己给自己太多的限制，所以我们要打破思维里的墙。
27. 现在针对海量数据的分析，是更侧重分析工具的掌握还是分析思维？
工具就是工具，它可以帮助我们更加有效率的完成某项工作，但分析思维才是难以取代的东西。我们进入这行的时候，可能是以学会某项工作而进入的，但要想要获得更好的“地位”，分析思维会更加的重要。
28. 零基础如何转行数据分析？
欢迎参加猴子老师的社群，或者是在知乎上的你觉得合适的答案后，坚定的按照别人的回答结合自己的实际去走即可。
29. 工作中常用到的工具会有哪些?水平的高低取决于哪些方面?(如Python熟练程度,或思维能力等)
工具最多的还是Excel+SQL。熟能生巧，可以工作中不断遇到问题，解决问题，这样能力就会得到提升。
思考力+行动力，你就能获得通向远方的能力。
30. 没有项目经验的转行者如何写简历？
没有项目经验，那我们就创造出项目经验。具体看这个：如何写简历找到工作。
31.系统学习数据分析 要掌握哪些分析工具？
根据需求不一样，有很多的工具可以选择。但建议先学python/R + SQL
32. 请问老师：转行后如何面对自己在知识体系方面与科班出生的同事之间的差距？
多学习+多搜索+多余科班出生的同事交流。欣赏能力强的人，我们也能成为能力强的人。
33. 数据分析工作中最重要，最能打动面试官的技能是什么，获得该技能需要学习哪些知识?
我觉得是某一方面的专长，你一定要有所长。例如，自然语言处理。
34. 如何向HR和雇主证明你在数据分析方面的实力？转行的第一份工作选择哪种比较合适？
这个恰好是我这个live要带领大家解决的问题。至于选择什么样的工作作为起点的话，我认为是与你选择的行业有关，先选行业，再选公司。初创公司可以获得更加全面的工作，很忙，但进步快；大公司比较规范，分工细，技能可能会比较单一，所以各有利弊。
35. 传统行业转行数据分析尤其是金融领域，如何能打通行业领域的初级壁垒？
找到想要转行的行业数据进行分析和项目准备+理解该行业的名词
36. 如何向面试官讲解做过的数据分析项目？
遵循STAR原则去讲解，有过程，有结果。
37. 我学国贸的，想转行做翻译，现在也考了证，想问一下翻译前景如何？会不会被人工智能替代？
翻译的前景我不知啊！初级的翻译被取代是大势所趋，但机器无法翻译出感情，所以高级的翻译是没问题的。
38. 转行又转岗，说说你的心路历程，在找到工作前，市怎么坚持下来的？
因为不想碌碌无为，这是我坚持下来的原因。我在之前转行成功后有详细写：即使有房贷我也支持自己的决定，再见，富士康。
39. 工作中金融风控建模，数据的维度大吗？一般是用什么模型，逻辑回归吗？
可以用几千个维度进行全变量建模，也可以用几个维度建模，识别度达到需求即可。所有的算法都可以尝试，不只是逻辑回归。
40. 请问金融行业知识需要了解多深呢，怎么补呢
金融行业还可以有很多的细分再细分，所以你需要找到相应的项目来做，多去理解行业名词。
41. 我17届毕业生，三月份零经验应聘了数据分析实习生岗位，果然是把我先安排在另一个非数据分析部门项目组先好好学习一下数据库知识，当初面试我的技术面试官叫一个ETL前辈好好教我 结果是–––我被放羊的状态，目前一个月自学了SQL，Python入门 ，不知道什么时候能回到原来的项目组，准备实习期后转公司，当初太心急面试了这家公司 没做好判断，想重新认真面试一家互相了解的公司。
这是一个很好的机会，你可以就感兴趣的方向找里面的人聊天，并且可以试着做一些项目。
42. 数据分析的大方向有哪些？侧重什么能力？spss有必要吗？
我认为是三个方向：业务、技术、业务+技术，大公司可能会需要SPSS，但是目前Python用的是最多的，所以建议学Python。
43. 掌握了分析数据的技能后 怎么快速高效地将其运用到自己所在的行业中呢？
收集数据，做项目，不管是多么少的数据，拥有数据思维，都可以进行分析。
44. 请问30岁转行转岗，是怎么走出年龄这个蕃篱的？工作中会因为这一因素而限制发展吗？
当初并没去想年龄这个问题，也许部分面试被刷的原因就是因为年龄。但这是无法改变的事实，所以我们需要找到我们可以改变的部分去进行改变。工作中目前并没有因为年龄而限制发展，只是95后的同事会调侃地叫我大叔，哈哈。
作者：猴子聊人物
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