從一個什么都不懂的小白，到現在阿里的數據分析師，我用了大概1年的時間，在這里想給大家分享一下我的轉行經歷，希望能有一些幫助。

先說下背景，我是土木工程專業，平日里從沒接觸過算法和數據結構。因為畢業后大部分朋友都選擇了轉行，而我也不知道自己到底適不適合土木。

所幸在畢業后，在和學長的一次偶然聊天中，得知他目前在做數據分析師，并且前景很好。在他提供給我的入門資料中，我發現自己似乎對數據分析比較感興趣，鑒于當時也沒別的路可走了，于是我孤注一擲，開始了漫長的數據分析學習之路。此處非常感謝我的學長，人生中的某個重大轉折或許就在這不經意間。

決定轉型后，我先是到網上惡補了一下數據分析師這個行業的整體情況，可以確定的是：只會SQL，Tableau，Excel完全不能成為數據分析師！

因為這些工具只能算是數據分析師的基本功，看下這份數據分析實習崗JD就知道了。

而成為一名數據分析師的關鍵在于：結合實際業務，建立一套解決問題框架的能力，工具只是完成目的的手段而已。

所以，我把數據分析師的學習路徑歸納為：

鑒于不同行業，不同公司對數據分析師的要求不同。大家可以根據自身情況來判斷到底該學啥：

• 金融行業：SAS/SQL
• 中大廠：R/Python、SQL、A/B test
• 小型互聯網公司：SQL

以中大廠為例，成為數據分析師需要掌握以下幾點：

這里用一道大廠真題舉例，主要考察DELETE語句中的子查詢的用法

現需要刪除課程表中所有教師年齡小于 21 歲（不包括 21 歲）的課程，請你使用相關的 SQL 語句實現。

首先我們需要在教師表 teachers 中查詢到教師年齡小于 21 歲的老師的教師 id ，再根據其教師 id 在課程表 course 中查詢該教師 id 所創建的課程并將課程刪除。

因此，這里我們首先需要通過嵌套子查詢到的信息為符合條件的教師 id，而整個語句是為了刪除數據。

使用 SQL 中子查詢的方式如下：

執行輸出結果：

在刪除成功后，我們再對 courses 表進行查詢，查看插入結果：

掌握了這類題型后，可以來做下這道練習題 刪除在 2020 年前創建過課程的教師

除此之外，SQL相關的查詢、運算符、函數、約束和多表連結的相關知識點及習題，就不一一介紹了，大家可以移步SQL教程學習。

這里重點安利下LintCode最新上線的SQL學習教程，非常適合從零起步學數據分析的朋友，因為他不僅是個刷題網站，連關鍵知識點，例題，源碼都給你總結的清清楚楚，非常絕~

分享一些我曾經刷過的題，大家可以拿來練手：

初階：

查詢授課教師編號

向表中插入當前的日期

查詢課程創建日期按 ‘年-月-日 時：分：秒’ 顯示

查詢在第一季度創建的課程

超過3名球員所得到的分數

中階：

尋找特定身高的同學

連續的空箱子

張三的故事 III

掛科最多的同學 II

網課上課情況分析 II

其實SQL就是個熟能生巧的過程，主要就是多刷題，然后論壇面經都過一遍，基本就沒啥問題了

最后，分享一些提升數據分析技能的網站、書籍

一、數據分析項目實戰：

SQL刷題路徑

分享了SQL的學習路徑及刷題指南，非常適合新手打基礎。

《數據分析就業班》

這是我學長開講的《數據分析就業班》，內含SQL應該掌握的知識點——函數、約束和多表連結、查詢、運算符；SQL大廠面試真題；學習資料；搭配SQL刷題路徑去學會非常的高效，適合零基礎，跟還沒有規劃出明確學習路徑的同學使用。

kaggle

提供學習競賽，在掌握基礎知識后，可以來組隊競賽提升個人技術水平，難度中等。

二、提高數據分析能力：

《精益數據分析》

這本書是建立在掌握數據分析知識體系的基礎上，教你如何擁有數據驅動的思維模式

《深入淺出數據分析》

這本書涵蓋了數據分析人員必須掌握的技術知識點，數據分析十大要務等。為深入研究數據分析搭建橋梁。

好了，就先分享到這里吧！

最后，希望大家都能找到理想的工作，如果有新的學習資料我會及時補充，大家一起加油進步吧！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的我的数据分析师转型之路，从零到阿里数据分析师的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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