30歲轉大資料庫

❶ 我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉數據分析大數據行業，我大學本科是和這個專業相關的，

讀研期間多跟著導師做項目，有些導師手上有很多橫向項目，是參與實踐的良好途徑，其專實有人讀研屬期間跟上班一樣忙，不要讓學校時光虛度。另外，你年齡不小了，可以在讀書期間思考以後就業的問題，讀書時成家政策也支持，當然有合適的結婚對象才行。

❷ 32歲轉行去做大數據分析師好嗎

作為一個年過三十的而立之人，你應該意識到這不是一個好不好的問題，而是你綜合評估自己之後要做的一個決定。

年齡是一個關鍵詞，這意味著你已經到達了一個上有老要供，下有小要養的階段，房子也不知道你有沒有，房子地段好不好，是不是學區房，妻子滿意你的經濟現狀嗎，你的孩子有沒有快樂的生活環境，你能提供他學習的基本條件嗎，可以滿足他去博物館，展覽館，買書夏令營學繪畫學跆拳道的花費嗎？

作為一個爸爸一個兒子一個丈夫（假設你是男的）你需要考慮很多，而不是像一個剛畢業的人一樣去大膽去做，你已經有了很高的轉行成本。

你是否擁有大數據行業的技術能力，是否能夠接受行業的考驗和挑戰，你能保證這個轉行階段家裡不會受到很大影響嗎？大數據行業的確發展很大，但關鍵是你能很輕松找到一家公司聘請你嗎？

如果你已經有了決定，已經有了條件，那麼可以大膽一試！

❸ 30歲轉行it，可以嗎

我不知道你提出這個問題的原因是什麼，或者說你怕的是什麼？

可以試試找一個安靜的地方，拿一支筆，靜靜的回答以下幾個問題：

你為什麼要轉行IT？

如何才能讓你實現你想要的？

你現在所做的是否有利於你得到你想要的？

為了實現這個目標，你願意付出怎麼樣的代價？

你如何能夠讓自己持之以恆的行動？

希望能幫到你。

❹ 您好，我想問一下您零基礎轉行學大數據情況怎樣我也是機械的，2015年畢業。真誠希望能回答。

一般而言，對於有專業基礎(計算機、統計學、數學等相關專業)的同學，入行需要3個月以上的學習與准備時間；而對於非專業背景的轉行者來說，入行可能需要更久一點，建議6-12個月的預留時間是合理的。而要成為一個熟練的大數據從業者，2-3年以上的項目和行業經驗則是在所難免。
數據分析是一種工具，在金融、互聯網、電子商務、公共服務、醫療健康等領域都有著廣泛的應用。職位上，偏業務的，有數據分析師、數據產品經理、數據挖掘師等；偏技術的，有大數據工程師、架構師、演算法工程師等。晉升通道，是業務主管/數據中心主任、CIO/CDO/CTO、VP、首席數據科學家。可見，數據分析對專業背景和知識素養都有相當的要求，再加之大數據在數學和計算機領域的交叉屬性，從事大數據都有一定的門檻限制。
要不要轉行？
要不要轉行，實際上涉及到職業規劃的問題。對此，曾有位哲人發表見解，」最重要的人際關系，是自己與自己的關系，知道自己要什麼，不要什麼「。這在轉行問題上，也是一樣。相對於10年以上的職業生涯，拿半年時間用來學習該項技能，還是挺劃算的。
讀到這兒，可能有人會說了，轉行會讓之前幾年的經驗積累統統作廢。而實際上，小編認為不必過於擔心，因為無論轉到哪一行，社會經驗和人生理念是都會發揮作用的。而之前的人際關系也類似「山不轉水轉」的問題，很難界定說哪類人際關系有用，哪類無用——基於這個道理，應全部視作有用。
人生的機會並不多，即使到了30歲，對大多數人來說，這也只是職業生涯的前半部分，完全不必縮頭縮腦患得患失。要知道，不怕失去，才有可能收獲更多。如果有了明確的發展規劃，何不義無反顧地投入到新的開始呢？
如何轉行？
明確了要不要轉行之後，就又回到如何轉行的問題上來了。
如果你尚未畢業，建議先打好基礎，學好概率與數理統計、數值分析、多元分析、泛函分析、軟體工程等，可以選修軟體工程、資料庫原理、一到兩門編程語言；同時掌握分析工具（如spss/R/matlab）原理；有時間的話，可以參加一些數據建模方面的大賽，對自己能力提升和職業生涯會很有幫助。
如果，你已經是一個從業者。要想跨入數據分析師，也許很多情況下你只能從「工人」做起（這意味著在很大長一段時間內，你的工作內容都可能比較枯燥，做的也都是沒有「技術」含量的內容），但當你慢慢成為「熟練工」時，隨著行業知識和技能的積累，你也會走上「數據設計師」之路。開始從事「高大上」或更有技術含量的工作。
一、至少花三個月掌握技術 正所謂「磨刀不誤砍柴工」，作為一個技術工種，至少花3-6個月的時間學習大數據分析相關基礎知識，是不過分的。時間分配如下：
1、花1個月時間，學習資料庫、sql知識，推薦《深入淺出SQL(中文版)》；
2、花1-2個月時間，學習基礎的統計學知識，搜集統計學學習資料，列個統計學書單；
3、花1個月時間，學習最基礎的數據挖掘模型，推薦《數據挖掘導論（PDF中文完整版）》；
4、花1個月時間，掌握一門基礎的挖掘軟體。 基礎夯實之後，還要保持持續的學習能力。堅持學習各類知識，不僅限於技能層面。
二、選擇感興趣的行業
如果，你還沒畢業。
可以在結合熱門行業的基礎上，分析自己的興趣。選定一個行業後，可以通過互聯網，熟悉所行業對應的商業模式。有機會，也可以參加一些同行的沙龍或分享，以了解該崗位的人都在做什麼。並對比自己當前的知識儲備，有針對性地補充知識。
如果，你已是從業者。
選擇本行業或相關行業，會讓你的行業經驗和業務知識，更好地發揮優勢。
三、開始尋找機會
對於跨行業轉入的同學，當你做好上述准備的時候。就可以著手找個機會了：
1、內部轉崗
2、選擇中、小型公司，先入門，再修行。
幾點建議
看書和看視頻是學不會數據分析的。多參加一些項目，通過校內大賽增加實踐機會，入行時候找一份能接觸到數據的崗位（任何崗位都可以，市場、運營之類的職位很多）。
工具先從一個容易上手的學起，excel/spss/sql都可以，順手就行，後續可以再學高級工具如R或者python。
終身學習： 前面已經講過了，即便用一段時間掌握了大數據分析相關基礎知識，也還是要在之後的從業生涯里，保持持續的學習力。
因為，大數據是一個實踐性很強的學科，從實際工作中獲取的知識和能力是學校里無法獲得的，企業最終看重的，也是一個人的實際工作能力。你可以在學習社區通過分享和交流，補充課外知識和get新技能。

❺ 30歲男想轉行學門技術！

學視頻剪輯！理由很簡單，容易學（不像其它行業學習成本高，難度大），適合短期3-4個月短期學習，而且行業缺口非常大，無論是找工作還是自己在家裡接私單，月收入輕松過萬，兩三萬也是稀鬆平常。【點擊進入】免費「短視頻剪輯後期」學習網址：
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因為現在短視頻的崛起，任何企業，任何工作室或者個人都需要製作剪輯大量的短視頻來包裝品牌，發抖音，發朋友圈，發淘寶等自媒體渠道做展示。因為每天都要更新並發布新內容，所以剪輯師根本招不夠，，供需失衡就造成了剪輯師高薪水。

而且剪輯這個技術並不需要高超的電腦技術，也不需要美術音樂造詣，基本都是固定套路，要什麼風格的片要什麼節奏，經過三四個月的培訓都可以輕松掌握。但凡有點電腦基礎會用滑鼠拖拽，會點擊圖標，會保存除非自己不想學，沒有學不會的。但是要學好學精，就一定要找專業負責的培訓機構了，推薦這個領域的老大：王氏教育。

在「短視頻剪輯/短視頻運營/視頻特效」處理這塊，【王氏教育】是國內的老大，每個城市都是總部直營校區。跟很多其它同類型大機構不一樣的是：王氏教育每個校區都是實體面授，老師是手把手教，而且有專門的班主任從早盯到晚，爆肝式的學習模式，提升會很快，特別適合0基礎的學生。王氏教育全國直營校區面授課程試聽【復制後面鏈接在瀏覽器也可打開】： www.huixueba.com.cn/school/yingshi?type=2&zdhhr-2y2r-941225599242044132


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❻ 30歲轉行學大數據可視化可以嗎

可以，想學習什麼時候都是可以的，興趣是最好的老師。但是你學的會比其他人艱難些。建議找個好的培訓機構學習吧，認真學學完還是可以工作的

❼ 數據分析師有年齡限制嗎，30歲0基礎再轉行做數據分析可以嗎

看你做什麼崗位了，如果是入門級的數據採集數據挖掘崗位，一般年輕人比較多，數據分析專師或者屬數據分析崗的話，做到資深一般的中年人三四十歲比較多，數據分析因為大數據這兩年才火起來，所以還是起步階段剛剛興起，大部分還是年輕人

❽ 30歲進入大數據晚嗎

大數據為啥這么有誘惑力，是否值得投入，現在進去晚了嗎？
首先，大數據企業眾多，逐步形成產業化。從08年開始，大數據就成為互聯網信息領域的大熱門。由此而來，大數據企業像雨後春筍般層出不窮。純粹做大數據服務的公司，全國就有數百家之多。另外，更有成千上萬家企業是主要利用大數據來驅動業務發展的公司。
其次，大數據人才需求量大，薪資相比其他行業遙遙領先。數萬家的企業都把大數據當做企業業務發展的制高點，都在不惜代價的搶灘大數據人才。就拿互聯網金融行業來說，不低於一萬家企業，平均每家企業都需要10人以上的數據人才，BAT就更不用說了，每家的數據人才都是以千計。
java大數據薪資：

據初步估計，2020年國內數據相關的各方面專業人才需求量達數百萬，缺口百萬級以上。在這樣的情勢之下，大數據人才的薪資往往都起點高，增長迅速，一個碩士畢業兩年熟悉某一類模型演算法的人員，月薪低於2萬基本上是招不到的。
最後，大數據代表未來高科技發展方向，不管是智能社會、智能城市、智能社區、智能交通、智能製造、智能理財等等，都依賴於大數據基礎，這是多麼巨大的市場和發展機遇。所以，在現階段，無論你何時去決定投入，都有非常大的機會，至少未來十年，大數據一定不會衰落。
哪些人可以從事大數據？
二、我們看看哪些人可以從事大數據相關工作。
看如下的問題：
怎樣的人能從事大數據工作，我是生物、材料、自動化、電信、經濟金融等非數學、計算機專業的學生，也可以做大數據嗎？
首先，我想先明確的跟大家說，完全可以，身邊太多這方面的案例了。有生物博士畢業後，從事大數據雲計算工作，有經濟學的從事大數據分析挖掘工作，也有市場營銷的從事大數據運營工作的；
其次，大數據相關有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有非常簡單的工作，主要你願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到最適合你的切入點，進入大數據行業工作；
再次，關於如何找到最適合自己的切入點問題，需要全面分析個人的特質、教育背景、興趣愛好、社會關系、未來的理想目標，做出比較個性化的最適合自己的切入點切人到大數據行業工作。
有些人適合從大數據分析入手、有些人適合從大數據產品入手，有些人適合從大數據爬蟲工作入手，有些人適合從大數據化運營入手，有些人適合從數據挖掘演算法模型入手，這還是從大的方面來講，還有更多小的切入點，等等，每個人的背景不一樣，切入點就會不一樣。我舉個例子來說，一位讀材料的工科本科生，個人對計算機軟體很感興趣，在校期間也曾經編寫過一些JAVA程序，對大數據也充滿好奇，其朋友的公司也剛好有大數據崗位需求，那麼他就完全可以安排好大數據學習計劃，去從事大數據技術研發工作的。
最後，要落地實踐。想辦法找到一家哪怕只有幾個人的小企業，就算沒有大數據只有傳統的數據，去從事數據相關的工作，在具體實踐項目中，不斷的學習，再逐步的調整自己的興趣愛好的方向，不久的將來，一定能找到你最想干大數據相關工作的；

❾ 資料庫dba工程師有35歲中年危機嗎30歲之後再入行資料庫dba職位可以嗎

基本來不及，資料庫這塊和編程什麼的有一定的共同性，那就是「易懂難精」。
就平時用到的來說可能增刪改查就足夠了，不過如果是dba那就不一樣了。
小一些的簡單一些的：表的設計，範式結構設計（其實就是數據範式結構化的意思），查詢語句設計。
系統化一些的：展現控制，數據流程，數據調優，系統優化，數據治理等等。
高大上一些的，比如資料庫架構，演算法設計等等。
現在提倡雲計算，可能還要有一些java的變成基礎，可能還需要hadoop等等。
如果原來是做實施運維的，那麼資料庫確實會接觸一些，不過內容不會特別深入，但是如果轉行做dba那就不一樣了。
記得十年前給公司的運維培訓的時候，我曾經講過資料庫，不過運維大多興趣缺缺，因為這些在實際中雖然一直在用，但並不是那麼明顯，他們不想弄明白為什麼要這么調，只要知道怎麼調就可以了，而為什麼這么調正是dba的工作。
至於有沒有35歲危機，答案是有，在國內來說dba和程序員是一樣的，如果一個人35歲還是一個程序員，你覺得會不會有危機，肯定有，dba的工作也一樣。當然dba稍微好一點就是這個工作真的需要經驗，不過按照你的說法，現在入行，確實有點晚了。
不過也可能你十分適合資料庫的工作，很快就能完成以上的內容，然後大獲成功，馬雲也是30多歲才創業，不也成功了嗎，我的說法只適合一般人，如果你能轉行成功，那麼只能說明你真的很強。