Now big data is getting more and more popular which needs SQL and Unix background. Also media attribution is the hottest topic now and because it's still in innovative stage in the marketing industry, it's usually done in R and SAS.I'd say if you know SQL, SAS and R plus Unix, it would be super easy to find a good job.
However, if you just want to get started in the marketing analytics industry, having basic statistics knowledge in regressions and probabilities and know how to program in SAS should be good enough to find an entry level analyst job. Many companies hire a lot of fresh graduates that has a M.S. in 1-year statistics program. But you'd better hurry up as more and more companies are trying to move the entry-level jobs to offshore like India and China and have slowed down hiring entry level people in the U.S.
【 在 purple (紫菀) 的大作中提到: 】 : SAS is used more in Marketing, i guess
【 在 CoolTeeth (小石头) 的大作中提到: 】 Now big data is getting more and more popular which needs SQL and Unix background. Also media attribution is the hottest topic now and because it's still in innovative stage in the marketing industry, it's usually done in R and SAS.I'd say if you know SQL, SAS and R plus Unix, it would be super easy to find a good job. However, if you just want to get started in the marketing analytics industry , having basic statistics knowledge in regressions and probabilities and know how to program in SAS should be good enough to find an entry level analyst job. Many companies hire a lot of fresh graduates that has a M.S. in 1-year statistics program. But you'd better hurry up as more and more ...................
【 在 chaoz (面朝大海，吃碗凉皮) 的大作中提到: 】 Me 战五渣 too Take the following classes will get you closer to DS: Statistical Inference https://www.coursera.org/course/statinference R Programming https://www.coursera.org/course/rprog Machine learning https://www.coursera.org/course/ml You still need to pick up big data, try play with the Cloudera VM
【 在 chaoz (面朝大海，吃碗凉皮) 的大作中提到: 】 Me 战五渣 too Take the following classes will get you closer to DS: Statistical Inference https://www.coursera.org/course/statinference R Programming https://www.coursera.org/course/rprog Machine learning https://www.coursera.org/course/ml You still need to pick up big data, try play with the Cloudera VM
【 在 chaoz (面朝大海，吃碗凉皮) 的大作中提到: 】 It is interesting that I was almost never asked any coding problems... Actually only one, the Fibonacci number, and I did it with pseudo code...
干了几年，当所谓的项目经理，整天PPT向各色老板汇报，到处拆东墙补西墙。前两年
跟老公出国在湾区，怀孕生孩子，现在孩子断奶了，决定在附近大学读一个master，就申了经济学硕士。
我知道在湾区想找一份工作，最简单的就是CS，我申请经济学主要有两个原因。
一是我编程是个战五渣，这点在大学本科就有深刻体会并产生了心理阴影。我完全不能理解为什么很多文科MM也能把CS读下来，这只能说那些MM只是凑巧读了文科，其实她们读什么都没问题。我在湾区大概还待四五年，之后就回国或者去美国其他地方。就算我潜力爆发读下CS，这辈子也不会成为什么技术小牛，估计就是个entry level的，这在
美国其他地方还也许能找个饿不死的工作，回国谁要一个三十五的entry level大妈啊。
二是从我国内几年的工作经验看，像我这种什么能力都一般的人，工作最好还是找个有专业技能支撑的，有一技傍身才有底气，而且这种技能最好是经验型的。我研究了一段时间，想朝marketing analysis/data analysis这个方向发展。一是从当年的工作经验看，我对一堆数据中找出某种趋势或者得到某些结论这种事情很有兴趣，愿意去专研，二是从能力看，基本的data analysis我应该还是可以胜任的，至少比CS好些。至于申
请经济学，那是因为我家附近的大学没有统计学或者marketing的master，最接近的就
是经济学了。
我的职业规划是两年毕业后在湾区能找份工作，那时应该有绿卡了。离开湾区去美国其他地方的话也能找份data analysis的工作，回国的话找份marketing /business/
finance data analysis的工作。五年后回国和在美国其他地方概率各占50%，湾区概率基本为零。
我的技术能力不强，data scientist是从来不敢想的，大家看我的规划有什么问题吗？
我今年八月入学，第一步计划是希望在明年暑假能找到实习，哪怕volunteer也行。我
知道data analysis最重视经验，但是我基本属于什么都没有的，所以想提前准备一些
能写在简历上的东西。我之前考下了FRM，现在上coursera上data science
specialization的一系列课程，争取今年拿到certificate，主要是为了有计划的学习R。请问大家我还能做哪些工作储备实力让我明年找实习的时候简历能写的有内容一些，因为实践经验项目经历什么的，对于一个白板新人真的不知道要去哪里找啊。
还有根据我浅显的认知，现在根据行业不同，基本技能大概有以SAS为核心的一套和以R/Python为核心的一套，不管哪一套，要学的东西都有十好几样。根据我的职业规划和
所谓阶段性目标，请问我先学哪些东西比较好呢？能否请大家列出那么三四样大概一年就能学出点样子的找工作核心技术，以及指导一下大概学到什么程度就敢往简历上写了，或者说面试的时候一般对entry level会面试到什么程度。
啰啰嗦嗦讲了一大堆，发现自己的中文表达能力在当了两年主妇后也退化的差不多了，不知道有没有表达清楚我的想法。
真诚请教! 欢迎各位泼冷水、拍砖、提建议。谢谢大家！
【 在 mimimicat (mimicat) 的大作中提到: 】
: 本科在某211大学读电子商务，这专业大家也知道，基本啥都不精，大学毕业后在国企
: 干了几年，当所谓的项目经理，整天PPT向各色老板汇报，到处拆东墙补西墙。前两年
: 跟老公出国在湾区，怀孕生孩子，现在孩子断奶了，决定在附近大学读一个master，就
: 申了经济学硕士。
: 我知道在湾区想找一份工作，最简单的就是CS，我申请经济学主要有两个原因。
: 一是我编程是个战五渣，这点在大学本科就有深刻体会并产生了心理阴影。我完全不能
: 理解为什么很多文科MM也能把CS读下来，这只能说那些MM只是凑巧读了文科，其实她们
: 读什么都没问题。我在湾区大概还待四五年，之后就回国或者去美国其他地方。就算我
: 潜力爆发读下CS，这辈子也不会成为什么技术小牛，估计就是个entry level的，这在
: 美国其他地方还也许能找个饿不死的工作，回国谁要一个三十五的entry level大妈
啊。
: ...................
挺详细的职业规划，DA的编程能力也没DS要求的那么高。BTW,什么是FRM?
【 在 gaetano (pazzo) 的大作中提到: 】
: ds编程也很重要吧, 虽然不像软件工程那样有这么多乱七八糟的东西, 但是什么大数据
: 并行计算啊, 数据整理啊, 感觉比电商专业更难啊
: 啊。
求建议呀！
【 在 gaetano (pazzo) 的大作中提到: 】
: ds编程也很重要吧, 虽然不像软件工程那样有这么多乱七八糟的东西, 但是什么大数据
: 并行计算啊, 数据整理啊, 感觉比电商专业更难啊
: 啊。
FRM是所谓金融风险分析师，当时怀孕没事干的时候考的，觉得以后要进金融这行的话
能写写简历用的。
【 在 genemine (tututu) 的大作中提到: 】
: LZ不想当DS，想做DA。
: 挺详细的职业规划，DA的编程能力也没DS要求的那么高。BTW,什么是FRM?
【 在 unjun (be simple, be naive) 的大作中提到: 】
: 多学点统计好了，marketing.
【 在 mimimicat (mimicat) 的大作中提到: 】
: 要怎么学呢？
background. Also media attribution is the hottest topic now and because it's still in innovative stage in the marketing industry, it's usually done in R and SAS.I'd say if you know SQL, SAS and R plus Unix, it would be super
easy to find a good job.
However, if you just want to get started in the marketing analytics industry, having basic statistics knowledge in regressions and probabilities and
know how to program in SAS should be good enough to find an entry level
analyst job. Many companies hire a lot of fresh graduates that has a M.S. in 1-year statistics program. But you'd better hurry up as more and more
companies are trying to move the entry-level jobs to offshore like India and China and have slowed down hiring entry level people in the U.S.
【 在 purple (紫菀) 的大作中提到: 】
: SAS is used more in Marketing, i guess
Take the following classes will get you closer to DS:
Statistical Inference https://www.coursera.org/course/statinference
R Programming https://www.coursera.org/course/rprog
Machine learning https://www.coursera.org/course/ml
You still need to pick up big data, try play with the Cloudera VM
些技术如果能学得差不多的话，就足够我找一份不错的工作了是吗？真的太感谢了！这下有目标了。
编程
计便宜。
我的个人建议是focus on R and Python,
and skip SAS(药厂保险商业银行除外)
SQL很简单同时也是面试热点
Actually only one, the Fibonacci number, and I did it with pseudo code...
从python学起吧 不用学java这种用于做软件的语言
如果是free agent, 准备方面不要对自己太苛刻。
另一方面，要上台阶是不是某些得提上来呢？
包括行业经验，忽悠，还有(pseudo)coding..
都没去念学位，都没再考证书。
大公司很喜欢！
都只用三到六个月就找到高薪好工作了！
extract transform load这类的事情。不用SAS的公司，也是sql之类。
他们的learning path是什么呢？
对编程要求低，前一家公司提供SAS,基本上绝大多数程序能用SAS sql写。不做标准化
报告，所以output 的很多东西不会也没关系。 后一家公司不给SAS,可以用python 和R,然而也就是做个model什么的，能写出300行就非常了不起了。绝大多数时间都在用
excel和ppt。算法什么的这么多年来我都没碰到过。
核心技能的话：
数学要会一些，modeling，clustering,anova，各种test，然而基本上master水平足够handle。
编程要会一些，sas,r,python, sql。我觉得会爬虫可能会有点好处，但是我不会。。
business要懂一些，简单的说，怎样看数据，从数据中能得到什么结果，重点是什么
英语不能太烂，很多会议，要和各种人沟通
至于熟悉数据结构什么的，其实一个公司也就那几种，几天就熟悉了。
待遇不比码工，但是也相当不错。药厂associate director level的一年package 200k以上妥妥的，就是老裁员。（虽然我并不是）
想吃也没得吃。 有病的人，吃什么药也不是自己决定的，和保险有关系，和医生建议
关系很大，有的药还过敏，和你的体质有关系。
所以我一直想搞清楚，药厂是怎么搞营销的。
有些地方用R。
我觉得你可以考虑一下进入Risk management这一行。
中学生都能拎得起来的东西能难到哪里。当然不排除个别的一些语言较难，一般的
python, 就是中学生数学能力。
难度比较：
数学/物理>统计>程序。
人不会花时间，或者有些人花时间在上面是现实逼的。好些高中生搞app 开发赚
million dollars, 总统接见，那些人估计也不会上大学。