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对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。

。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？

大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是辅助性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。

30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……

有大智者，何为晚也。

这个是完全可以的，如果你真的对这个领域很感兴趣，完全可以转行做这个，我自己就是做这个相关工作的。

其实这个行业的入门门槛并不是很高，而且工资可观，大数据分析也是未来的发展趋势。只要你觉得对coding和加班不反感就可以。

你如果想要入门的话，主要是要先学习如何用python做数据分析，学习数据库sql，后面可能还要学习java，以及hadoop、spark等大数据处理技术，再高级一点你还要学习常用的数据挖掘和机器学习算法，加油吧，祝你好运！

大数据表明还不晚

分析师入门是比较容易的，excel和数据库是基础，但是做大数据分析师，需要懂hadoop，hive和建模的基本知识，估计这自学要花一年吧。但是找工作来说，你没有基础，年龄有些偏大。我相信你转行是有一定基础的，偏分析方向还是要了解模型，工作用不用但是面试会要求，python比较火可以了解下。编程出身就不用说了，敲代码的。

29岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。

为什么这么说？29岁将近30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升计划，为达成目标放手一搏。

身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：

1、统计学知识

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。

不晚！35岁左右正是人生精力旺盛的时候，29岁怎么说晚呢？

科技行业无所谓入门迟早问题，现代科技日新月异，想要跟上时代的步伐，必须不断的学习。老旧的技术有的时候非但不会成为资本，更有可能成为一种负担。所以乘着满腔热血，全身心投入进去，必然可以收获满满的成就感。祝你成功。

我是32岁转行的，跟你说说我21岁开始工作到32岁做了什么。

• 21岁毕业，入职某国企超市任某门店做经理助理。
• 22岁，入职某国有重工企业，做仓储物流管理，俗称库管。
• 26岁，换岗做了采购专员。
• 27岁，入职某支付机构任风控管理。
• 28岁，入职某支付企业任总裁助理。
• 30岁，给父亲朋友管理某制造业工厂。
• 31岁待业1年，想不明白自己出路在哪里，几乎接近崩溃。

然后这是要给分水岭

• 32岁进入一家国企做数据策略算是开始入行。
• 34岁进入清华大学天津高端装备研究院做数据算法这块。
• 36岁进入现在的国家媒体做数据这块业务。

给人端过茶，倒过水，擦过地，当过孙子。 然后转折的32岁来了，那时候我是实在找不到工作了，岁数也大了。被天津某消费贷公司骗去做了业务，怎么被骗的未来整理下会发出来。内时候天天被老罗洗脑听《罗辑思维》，买了一本书，从此我就感觉我好像找到了方向一样，45块钱，这辈子唯一买的正版书。