蟹妖。
不同行业的数据剖析岗，有一个算一个，未来都须要编程能力。可能有些企业还没有反应过来，在笔试的时侯对这一块没有要求，但她们早晚是会反应过来的，那时候即使你已然在岗了，也一样会out。题主来奶油回答问，说明对未来的工作倍感一丝焦虑，后面“所以有不考编程面试的工作嘛”这一句，似乎在胆怯。看到这儿，不是所有的蟹妖都打的我，觉得须要认真答一下啦。 首先申明，我不是专业的数据分析师或则数据科学家，但我的好多同学是，且我正从事这一行业，并且我的朋友圈里也存在这些恐惧，并不是由于她们要从事数据剖析岗，而是她们感受到了新兴的数据科学给自己所从事岗位和行业带来的冲击。
人类有需求而形成消费，人类通过投资不同的行业来满足消费需求，商业、竞争由此形成，相应的也形成了不同的工作岗位。那我们就从离“消费”和“金融”两个近来的角度来看，现在正在发生哪些变化，未来会弄成什么样。
离消费近来的是营销，为了满足人们愈加下降的物质文化须要，而通过营销手段像海浪一样不停地推动起滚滚的消费大潮。你所接触到的数据剖析岗，有特别大的一部分都是和营销直接相关的。在营销的数字化构建的过程中，从目标受众剖析、内容制做、传播方法、效果统计等多层面正通过大数据和人工智能技术完成。
2017年的时侯，digital赶超TV成为最主要的广告方式，看赶超的曲线十分惊悚——我们身处一个数字营销的时代，这一点你们都有所体会。毕竟现今浏览的各类网站，使用各类APP都早已可以准确地猜出你的心思了，甚至一个新手机的新功能都能曝露出一个时刻收集用户数据的冰山一角。
许多人晓得，这些公司收集信息是为了更好地卖货、更好地推广产品，但却不知道那些被疯狂收集的数据背后，是中国数字广告早已迈向了二八定理。你所熟知的这些互联网科技公司，同时也是中国最大的广告公司。
为什么Alibaba、Tencent、Baidu、Sina、BytaDance这些互联网公司抢占了数字广告市场超过70%。当然是因为她们有特别优质的大数据，这些大数据要如何剖析呢，当然要用到编程语言。更何况这是她们外溢的核心能力，数字营销系统其实是有限服务自己生态内的企业和品牌。
大厂们招数据剖析岗要求编程语言，一点儿也不奇怪，据我说知，很多大厂的大牛数据分析师，也是中级程序员变革的。否则，中国院校也就是这三年才开始招数据科学专业，输出的毕业生数学系的人不会编程，计算机专业的人不擅长物理，中国的高档数据剖析人才，不是现今普遍说的匮乏，而是断供了。
或许你会说，这由于她们是大的互联网公司，还有好多传统公司嘛。
未来哪还有传统公司，5G推动着物联网时代的到来，所有的公司从研制、设计、生产、运输、销售就会成为一个数字化的公司。数据剖析服务的无非也就是这种环节，让它们愈发高效。
或许有人会想，我们做一些不是这么复杂数据的数据剖析嘛，毕竟这一块的工作也不少。复杂的对AI来说都不在话下，不是这么复杂就被取代掉了。 在数据智能的时代，我们须要跟随AI混饭吃，而不要想着如何跟AI抢饭吃。
接下来谈谈金融方面，金融可以说是跟数字直接打交道的了，所以事实也比营销方面更简单直白。
据美国《金融时报》报导，摩根大通集团大概 1/3的分析师和职工被强制 参与编程课程学习计划，大摩还表示未来强制培训对象会进一步扩大，其他部门的中级职工都要参与其中，学习范围也会扩大到数据科学、机器学习和云估算。摩根大通资管总监Mary Callahan Erodes甚至表示： “现代资产管理的惟一语言是编程语言”。 一个正在发生的事实是，投行未来不会再招不懂编程和数据科学的banker了。
作为人工智能时代的语言，python这三年确实势头无两。Java其实还是大婶，但以Python的追赶势头，大哥的地位很快会被替代。所以要把握一门语言的话，建议是Python。
最后，来瞧瞧背部数据人才与低阶数据人才在知识技能上的区别。从知识技能维度来看，主要包含 数学与统计剖析 和 机器学习 。从右图中二者的数据对比可以看出，低阶数据人才在机器学习能力相关的知识技能上存在显著缺乏。
那最后，回答一下，数据剖析须要用到编程吗? 需要，暂时的不需要只是一种错觉。 阅后点赞是好习惯。
你可以好好学习下 python 和sql ，其他工具 工作中再学
数据剖析假如数据量假如不大的话，用一些简单的工具就可以处理 ，比如Excel、SPSS以及简单的SQL句子。
但前提是现今的数据量早已越来越大了，在工具能力有限的情况下，就须要利用编程语言了 ，如果只是中级的数据剖析，不需要编程，但再往旁边发展，肯定是会用上的。
为什么数据剖析会用到编程语言？
数据剖析，如果只是给定打算好的数据集，去做简单的描述性统计、简单绘图，就不太须要把握任何编程语言。
问题在于现实当中搜集到的数据是多样的、基础的，很少有才能直接满足模型对数据尺寸的要求以及模型创立的假定，这就须要在数据剖析前变换、合并、分类和整理数据。
这个时侯可能会须要从数据库用SQL跨表查询，数据整理好后然后借助模型做统计推论或是机器学习等，形成样本内或是样本外的预测，可能还须要用可视化的方法去呈现结果。
在整个过程当中，各个环节可能会涉及到大量的参数要去调节，还有各类细节都须要控制，还有好多主观的选择。
这样的过程要是用软件窗口去实现，窗口中的选项将会十分复杂，整个过程须要在多个数据上重复执行很麻烦。
用编程语言可以精确地描述整个过程，去控制大部分细节，还可以批量的重复实现。
数据剖析须要用到编程吗？
数据分析师一般分为两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研制级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力；
1.应用级数据分析师一般须要把握各类数据剖析工具，把业务模型映射到数据剖析工具上，从而得到数据剖析结果。
数据剖析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据剖析工具，另外还有minitab、lingo、JMP等，要想全面把握这种工具的使用，需要具备一定的物理基础和统计学基础。通常做的数据分析师还须要进一步把握数据库的基础知识，但难度常常并不大；
2.研发级数据分析师就须要把握编程知识了，对于数据剖析，如果只是给定打算好的数据集，做简单的描述性统计、简单绘图，那么不太须要把握任何编程语言。问题是，现实中搜集到的数据是多样的、基础的，很少能直接满足模型对数据尺寸的要求以及模型创立的假定，那么就须要剖析前变换、合并、分类、整理数据，此时可能须要从数据库用SQL跨表查询，数据整理好后借助模型做统计推论或则机器学习等等，形成样本内或则样本外的预测，可能还要用可视化的方法呈现结果；
这整个过程中，各个环节都可能涉及到大量的参数须要调节，各种细节都须要控制，还有好多的主观选择。这样的过程倘若用软件窗口去实现，窗口中的选择将十分复杂，整个过程须要在多个数据及说呢过重复执行也很麻烦。用编程语言可以精确的描述整个过程，控制大部分细节，并且可以批量的重复实现；
总之，对于数据分析师来说，如果想在数据剖析的公路上走的更远，编程还是要把握的；
本公司目前在急聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据剖析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方法见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。 （1、签订即将协议、五险一金；2、须本科及以上学历；3、无经验者由项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量十分大，欢迎主动与我们联系！！！）
只能说不同企业和不同岗位的要求不同，但是假如把握编程技术的话可以有更多的选择并且也能走得更远。而且假如真的准备在这个行业发展，可以学习一些编程语言，例如：Python。学习过程还是相对轻松的，不用害怕自己不能把握，要坚定信念。
其实也说到了岗位级别不同，难易程度就有差异。如果你不想学习编程，可以选择应用级别的数据师。应用级别的数据师把握数据剖析工具就可以，可以选择Excel等等。但是这种工具的使用须要你具备一定的物理知识和统计知识。既然作为一名数据师，数据基础知识就是必备基础，难度似乎不算大，努力学习就可以胜任。
那么对于研制级别的数据师来讲编程语言是一定要会的。开发数据的话就必须要把握编程知识和技能了。你可以依照自己的能力来决定自己的学习方向，制定一个计划。
业务
从事数据剖析就须要你攻入业务内部，对于自己的业务进行一个深刻了解，熟悉公司流程，对公司发展作出自己有价值的看法。因为你若果不熟悉业务，没有行业认知，也不了解公司背景，那你的剖析只能说是偏离主题，发挥不出自己的价值。
管理
管理数据能对你搭建数据框架起到一个固定作用，可以帮你确定思路，思路不明晰旁边的数据剖析你会很难进行下去，把自己绕进数字迷宫。所以管理理论是十分重要的，你会更容易提出指导意义的剖析。促进公司的发展。
分析
数据剖析也有剖析方式，灵活应用能够更有价值的举办你的数据剖析。
工具
数据的短缺产生了海量数据，这些数据的统计剖析不单单能用计算器算得清楚，所以编程工具就发挥了自己的作用。
设计
合理的设计能够让自己的图表愈发清晰，让人容易理解。
抛开你所害怕的编程难度来讲，数据行业的发展十分可观，薪资也让大多数人心动不已，那面对这样一个好的机会，就不要担心难度，不断挑战自己能够站得更高看得更远。学习也是永无止境的，你可以通过学习提升自己捉住当下的机会。要知道现代企业特别注重数据剖析，那么数据剖析人才之后肯定是吃香的行业。路上景色不一，你只有负重前行也能欣赏到不一样的景色。
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需要，但是别怕，数据分析师和程序员不同，对编程的要求没有这么高。
数据分析师属于互联网行业，因此我们首先要做的就是学习编程语言，对于计算机专业的中学生来说，编程并不陌生，但对于其他专业非常是文科类专业来说，编程语言就有些难度了，但想做数据分析师，编程语言肯定是必备的，这里我们推荐python.
数据剖析是一个涉及知识面很广的职业方向，数学基础、分析思维、python、R、数据库、大数据处理框架、数据可视化等等，学上去也并没有你们想像中的这么容易。
