2024年還值得學習資料分析嗎？

目錄

1. AI 對資料分析師工作市場的影響
2. AI 是否會取代資料分析師的工作？
3. AI 的局限性及安全性問題
4. 機器學習對資料分析師的重要性
5. 資料分析師的就業前景與趨勢
6. 如何成為一位成功的資料分析師
7. 針對未來潛力性大的行業或領域進行資料分析
8. 如何提升自己的資料分析技能和知識
9. 資料分析的職涯發展建議和目標
10. 總結

AI 對資料分析師工作市場的影響

在當今科技市場的動盪情況下，許多人都在思考，2024 年是否還值得成為一名資料分析師。特別是在科技業大量裁員的背景下，你可能會擔心在畢業後投入大量時間和精力取得資料分析師相關的證書或碩士學位，但畢業後可能找不到工作。然而，這正是適應力和抗壓能力展現的時候。那些能夠適應並願意學習新技術的人，將是真正能夠找到工作並成功的人。因為我可以告訴你，公司仍然在招聘資料分析師，儘管正在進行大規模的裁員，仍然有職位空缺和成長學習的機會。

AI 是否會取代資料分析師的工作？

😲 AI 真的會取代資料分析師的工作嗎？

現在大家最關心的問題之一就是 AI 是否會取代資料分析師的工作，你可能已經看到了，聊天型 AI 模型 (ChatGPT) 中已經加入了資料分析功能。如果你還沒有試過，我強烈建議你下載一個數據集，使用 ChatGPT 的資料分析功能，看看結果如何。不過，我可以告訴你，它並不是那麼出色。

ChatGPT 在處理一些相對單調的數據分析任務上表現得相當出色，例如清理和準備資料，甚至做一些基礎的編碼工作。但是，當涉及到數據可視化和為利益相關者和客戶準備資料時，它的表現遠遠不足。你需要明白，資料分析是一份非常人性化的工作，你需要豐富的直覺和領域知識才能在這個領域取得成功。它不僅僅是編程，這是人們對這個領域最大的誤解之一。有些人認為，只要你精通 SQL、Python 和 PowerBI，你就能成為一名出色的資料分析師，但事實並非如此。資料分析比這更複雜，你需要良好的領域知識、商業知識和敘事能力。這些在資料分析中是如此重要，但是往往被低估。

所以，我想讓大家明白一件事，AI 的發展還遠遠無法取代這些技能。請不要害怕，不要把 AI 看作是替代你工作的工具，而是輔助你工作的工具。全球各地的公司正在將 AI 整合到自己的業務中，並根據自己的數據集對 AI 進行訓練，這樣做可以節省大量的時間和金錢。這正是世界運作的方式，這也是網路繁榮的例子。早期的例子是黃色計程車，它是上世紀最流行的代步工具，但 Uber 的出現後，人們紛紛問：這些司機去哪了？但事實是，Uber 為那些失業的黃色計程車司機提供了新的機會，而且作為 Uber 司機，他們的進入門檻更低，提供更多的自主權。

要記住的是，每當科技出現變革時，新的工作機會總是會湧現出來。最後，AI 還有許多安全方面的考量。你不能隨意將密碼和敏感公司資料輸入到 ChatGPT 中，它不是這樣工作的。這些資料到哪裡去？誰可以訪問這些資料？人們對此並沒有意識到，他們僅僅試圖將數據輸入其中，但公司是不允許的。相信我，如果你去公司的數據庫提取一些資料，然後說：“嘿，ChatGPT，分析一下這些數據。”你可能第二天就會接到 HR 部門的電話，告訴你：“抱歉，你被解雇了。”這不是現實世界運作的方式，公司不允許這樣做，因為這涉及許多安全問題。這也是為什麼我之前提到，公司實際上正在安裝自己的 AI，根據自己的數據集進行訓練，這樣他們就不必擔心安全漏洞。所以，在 AI 變得穩定、安全且可以大規模使用之前，人們甚至不允許你在公司中使用 AI。在做出決策之前要考慮到這一點。

這裡的關鍵是 AI 不會取代你，它只會增強資料分析師的工作。

機器學習對資料分析師的重要性

🎯 機器學習真的對資料分析師如此重要嗎？

不要誤會，當我提到機器學習時，我並不是說你需要成為一個機器學習專家，但你至少需要知道機器學習是什麼，以及它在行業中的應用案例。我想問的一個問題是，你覺得那些創建機器學習算法的人是誰？你覺得那些創建 AI 的人是誰？他們就是機器學習工程師，就是像你和我一樣的人。

你需要跟上機器學習的脈動，了解不同的機器學習算法形式以及何時使用它們，以及它們是如何影響你作為資料分析師的工作的。這確保你始終保持對行業的瞭解，擁有工作的保障，並處於領域的前沿。

此外，懂一些機器學習能讓你在工作中更出色。我無法告訴你有多少次我自己在工作之外進行了機器學習的研究，學習了機器學習，但這讓我感覺自己在實際工作中更加出色。我能夠進行預測分析（這是資料分析的一部分），只有掌握一些基本的機器學習知識才能做到這一點。你可以試著學習 Python，了解一些基本的機器學習知識。就像我剛才說的，你不需要自己創建這些算法，但你需要了解它們的工作原理，以及多變量回歸、神經網絡和隨機森林等高級機器學習技術。

如果你不學習這些，那麼你將錯過很多。

資料分析師的就業前景與趨勢

📈 資料分析師的就業前景如何？

我們都對新聞中的大量裁員情況感到擔憂，你可能也是，每周似乎都有新的裁員案例，從 2022 年以來就一直如此，到了 2024 年仍然如此，這種情況何時才會結束？我只有一個答案：BLS 預測資料科學和資料分析工作在 2022 年至 2032 年間將增長 35%。這是一個很大的增長。你可能聽說過“數據是新的石油”，那些運用數據的公司將保持領先地位，那些拒絕使用數據的公司將被拋在後頭。然而，公司對於如何使用這些數據還不是很清楚，這就是資料分析師的用武之地，他們可以幫助公司做出更好的基於數據的決策。

最好的部分是，現在不僅僅是科技公司在招聘資料分析師，其他行業也開始對資料敞開大門，並願意給數據一個機會。如果你真的想進入這個領域，現在可能是最好的時機。科技行業的工作可能更具競爭性，但其他行業往往更少競爭，儘管薪水可能相對較低，但這對於學習來說也是一個很好的機會，因為你可以在公司開始使用數據時參與其中，你可以建立數據庫，玩轉數據。當然，相對於大型科技公司，這裡的容錯率要高一些，當你和龐大的數據集一起操作時，基礎設施已經存在，不需要自己設置。

至於整體經濟和裁員問題，這在 2008 年發生過，在 2000 年發生過，在接下來的 10 年中也會發生。經濟循環是循環的，總會有裁員，問題在於你打算如何應對。這種情況將使我們更具韌性，迫使我們學習並走出舒適區。不要害怕這種情況，將其視為你努力的時機，開始參加實習，自己做一些項目，開始學習。專注於你可以控制的事情，而不是你無法控制的事情。

我認為資料分析師的職業具有良好的透明性，你在這個領域有很長的職業生涯前景，所以正如我剛才提到的，如果你正在進行資料分析的學習，或者你已經是一名資料分析師，請繼續努力，這只是旅程的開始。我很想聽聽你的評論，如果你認為 2024 年仍然值得追求資料分析師的職業，請在下面留言。如果你覺得這個視頻有幫助，請點讚並訂閱我，我們下一次見面。

如何成為一位成功的資料分析師

📝 成為一位成功的資料分析師需要做哪些努力？

我想與大家分享一下我自己進入資料分析領域的非典型經歷，我並不是主修計算機科學，我主修的是商業，我意識到商業不適合我後，於 2020 年開始尋找新的職業方向，因為遠程工作、薪水還有其他因素，所以我開始關注科技行業。但我最大的擔憂是需要的技術經驗太多。我相信現在有很多人也面臨著同樣的問題，正在考慮是否參加資料分析的認證、證書或課程。但我可以告訴你，這是值得的，你應該追求它。然而，要明白我並不客觀，因為我目前正在這個職位上，而且我親自認為資料分析師是世界上最好的職業之一，我不覺得自己還會做其他的事情。但是，我鼓勵你做自己的研究，不要只相信我的話，試試這個領域，看看它是否適合你，因為這個職業並不適合每個人，需要良好的溝通能力、技術能力和很多其他方面的學習才能成為一名出色的資料分析師。

總結來說，AI 目前還無法取代你，它只會增強資料分析師的工作。你需要了解機器學習的基本知識，理解機器學習的應用以及它對你的工作產生的影響。此外，資料分析師的就業前景非常好，許多行業都開始重視資料分析，並願意給予機會。如果你真的對這個領域感興趣，現在是一個很好的時機。記住，經濟周期循環是不可避免的，無論何時都會有裁員，但只要你集中在你能控制的事情上，你就能度過困難時期。

如果你還在這個領域的旅程中，或者已經是一名資料分析師，請堅持下去，這只是旅程的起點。

🎉 精彩亮點：

• AI 不會取代資料分析師，而是增強他們的工作
• 機器學習對資料分析師非常重要，了解其使用案例和對工作的影響
• 資料分析師的就業前景非常好，尤其是在非科技行業
• 經濟循環和裁員是不可避免的，但專注於自己能控制的事情
• 成為成功的資料分析師需要願意學習和自我努力的精神

FAQ:

Q: AI 是否會取代資料分析師的工作？ A: 現階段 AI 還無法取代資料分析師的工作，但可以輔助他們的工作。

Q: 機器學習對資料分析師的重要性是什麼？ A: 機器學習對資料分析師非常重要，了解機器學習的基本知識和應用，有助於提升資料分析師的工作能力。

Q: 資料分析師的就業前景如何？ A: 資料分析師的就業前景非常好，預計在未來幾年將會有更多的就業機會。

Q: 成為一名成功的資料分析師需要什麼？ A: 成為一名成功的資料分析師需要願意學習和自我努力的精神，並保持對行業的瞭解。