大數據培訓幾乎成了大數據人才通往職場的必經之路。但是據科多大數據所知，大數據培訓學校并不是隨便招收學員的。那么，大數據培訓學校招收的都是怎么樣的人呢？

什么人適合學習數據分析？

從大數據培訓學校的角度來說，學大數據的學員一般都是專科及以上，具有統計學之類的知識，有一定的基礎的，不然即使你報名學習了，但是因為基礎為零，也是很難克服困難的，自動放棄還不如當初想清楚再學。

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）”，這個要視乎你的興趣、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。借用管理大師德魯克的話“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。

1、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。

2、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。

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。

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