#築夢家 半年轉職成功：從行銷到數據分析師
這篇想分享我從行銷轉職成為數據分析師的過程，在這半年的時間內我一樣有工作、沒有特別補學歷，靠著自學很幸運的轉職成功。希望可以讓同樣有轉職念頭的人參考，也讓行銷人對自己的 career path 能有不一樣的想法。
【個人基本資料】
私大廣電系畢業，畢業後加入線上教育新創擔任行銷，工作內容一路從社群經營、廣告投放做到網站分析，在這間公司待了三年以後就開始準備轉職數據分析師。
【轉職原因】
說到想轉職的原因，其實不出就是三個：個人興趣、職涯發展、薪資考量。
1. 個人興趣
在新創公司的最後幾個月時，做得比較多都是行銷分析相關的工作，會跟當時公司的數據分析師合作做網站的 A/B test、或是做一些流量分析的工作，也開始接觸到 SQL 這個東西（當時都是撈名單的用途），然後我就覺得，做這些好像比較好玩欸，就影響到我對下一份工作的選擇。
2. 職涯發展
因為我待的是軟體業，待愈久就愈覺得行銷在軟體業真的離核心很遠，在公司的話語權很容易就比 BD、PM 這些職能的人話語權還要低，所以要如何更接近公司的核心也是我在職涯上會考慮的事情。而相較行銷來說，數據分析師有更多的機會可以跟 PM 協作、影響公司策略方向，是我覺得滿嚮往的方向。
另外我當初在考量職涯發展時，還有一個思維很影響我，就是降維打擊的概念。我當時在思考，如果我轉做數據分析師，未來想再當回行銷還是會比只有行銷技能的人強，對我自己來說就是把自己降一個維度在跟行銷工作者競爭（像是理組填文組科系的概念），不管怎麼想都不虧。
3. 薪資考量
我認為台灣行銷的薪水是很參差不齊的，除非往上升主管，否則短時間內薪水可能不會有很大的提升，這有時候跟個人的努力沒關係，單純就是這個行業的天花板。而數據分析師因為有技術能力的要求，普遍薪資表現會比行銷更好一些。
【轉職的方式、自學資源】
當初從第一份新創公司離職的時候，我並沒有非常篤定要找數據分析師的工作，而是試著找偏「行銷分析」的工作想當跳板，主要是因為當時爬數據分析師的 JD 發現基本都要求技術能力。打算一邊工作一邊自學 Python、SQL，未來或許可以派上用場。
但我連續加入了兩間公司，在面試時都說是可以做行銷分析的，但實際加入後都是在做企劃...就讓我發奮開始投數據分析師的工作，想說不要再被騙第三次 XD。然後在我從第一間公司離職後到我真正找到數據分析師的工作，只花了半年，下面跟大家分享我有用到的一些資源。
1. SQL
無論是商業分析師、數據分析師、數據工程師都必備的技能。我用的是這個 SQL ZOO：他的好處第一個是有中文，這個應該是線上課程資源比較少擁有的，再來就是有大量的練習題，讓你針對同樣的語法有不同的思考角度，進而了解該如何運用這個語法。最後最重要的，他免費！所以如果只是想試試水溫看自己能不能寫 SQL 的，不妨從這個網站開始吧。
當然，他也有一些缺點，像是他用來讓使用者寫題目的 table 一般都離真正的商業題目比較遠，所以到真正工作上使用或許還有一點落差，但我認為初步要了解語法的用途已經很夠了，如果想要更進階的練習，可以到 leetcode 去刷 sql 的題目。
而數據分析師的面試普遍都有 sql 的環節，如果是轉職者，可以著重在掌握 group by、join 的相關用法，應該就可以應付 90% 的題目了。
2. Python
第二個數據分析師要必備的硬技能就是 Python，我一開始是使用 YouTube 上的彭彭 Python 入門教學：課程本身不難，我也跟著一步一步敲下我人生中的第一個程式碼 “Hello World”。花一兩個月上完這系列的課程後，又剛好看到台大的 ccClub 正在開設 Python 讀書會的資訊，想要做更多練習的我就加入了：原本以為上完 YT 課程的我會很輕鬆地應付課程，殊不知，當寫作業、要自己想出解題思路＋寫出可以通過測驗的程式碼時，那跟上課是完全不同的體驗，畢竟上課是有人寫給你看，自己根本沒在思考，所以落差是滿大的。
在 ccClub 的三個月裡，一部分是因為只要寫完作業就可以拿回保證金（等同上課費用全免），另一部分是因為自己不想服輸承認自己解不出來，所以每天都在壓力滿大的狀況下一直想著怎麼解題，我覺得好像學生時期大考的時候壓力都沒這麼大 😅，但是想到解法的時候又滿快樂的，哈哈。最後當然是成功寫完作業拿回保證金了。
如果想要快速、扎實地幫自己打下 Python 的能力基礎，我認真很推薦 ccClub 的課程，絕對是轉職的人很棒的一個學習空間，下一波課程應該是 9 月開課，如果有想要學 Python 的話再自行關注 ccClub 的臉書囉。
以上兩個是偏向比較硬的技能，轉職數據分析師的話我認為 SQL 跟 Python 是必備的。另外以下的話則是我認為對你轉職數據分析師會有幫助的一些資源，可以斟酌參考使用。
3. 產品數據分析
因為我主要瞄準的領域都是軟體業，以網路產品為主，如果你也是的話，非常推薦大鼻老師的產品數據分析課程：
最近正在重新上第二次，依然覺得收獲滿滿。對用戶、產品的生命週期講解得非常清楚，也提供很多指標來幫助分析師、產品經理理解產品狀態，是可以馬上用到工作上的，應該是做網路產品的人都必看的一堂課。
4. A/B test＆統計
再來就是網路產品很常做的 A/B test，如果過去沒有任何統計背景，推薦先讀 《Designing with Data》 這本書，裡面很完整的解釋了 A/B test 的概念還有 A/B test 實作時的注意要點，沒有統計背景也能好好讀完。不過等到轉職成功在實作時，可能還是會需要再補一些統計的知識，這部分我就是遇到的話就 google 相關資訊，比較沒有完整的看課程，主要是因為我比較屬於實戰派的，我怕自己讀完但都沒用到，那就會又都忘光了，很浪費時間。
5. 職涯諮詢
最後如果你對數據分析的職涯有興趣，但心裡有滿滿疑問不知道該找誰的話，也很推薦 Data Science Meetup 台灣資料科學社群的 Mentorship 計畫，每年他們都會來找來非常有實戰經驗的前輩來擔任 mentor，討論範圍包含職涯、技能、海內外求職現況等問題。例如以我轉職的過程中，我也曾經考慮過是不是先回去補相關科系的碩士學歷再回來轉職比較好，但我之前參加這個 Mentorship 計畫時，當時的 mentor 就曾經以我的狀況跟我分析是否念碩的優劣勢，再結合我自己的個性，最後決定直接轉職是對我最好的選擇，就沒有再回去唸書啦。
所以推薦想轉職數據分析的人也能加入這個 mentorship，但我不確定是下半年會再開一次或是要等到明年了，有興趣者再自行關注哦。
【履歷、面試】
對於要轉職的人，我認為最重要的就是如何將過去的工作經驗延伸到下一份工作中，這樣才不會出現一個斷層，造成履歷海投已讀不回、面試一直被刷掉的窘境。這部分其實我在之前的文章中有稍微提過了，這邊就大略說一下
兩年前從行銷轉分析師時我算是很幸運，投了大概 5 間就拿到 offer，而我認為這個關鍵就在於我很清楚，要怎麼將自己過去的工作經驗應用在接下來這間公司裡，並且發揮價值，加上我已經能使用 sql 與 python，有基礎的技術能力，因此才能成功轉職成為數據分析師。
在履歷上如何呈現自己的優勢？有哪些工作經驗跟分析師的工作有相關？就專注在這些面向上去呈現自己的履歷。
面試時如何引導面試官朝對自己有利的方向提問？是否能夠清楚掌握自己價值在哪裡並且說服面試官，這都是在面試上非常重要的事前準備。
【結語】
從行銷轉職到數據分析師已經是快要兩年前的事了，最近也剛好加入了新公司，拿到第二個分析師的 title，除了工作內容朝我理想的方向前進之外，薪資相較當初做行銷時也成長了 70%，這樣的成長幅度應該是持續做行銷工作的我辦不到的，衷心感謝當時自己能辛苦一些，下定決心轉職。
篇幅比較長，感謝看到這邊的你，如果有什麼想知道的話也可以留言問問看，我會在我能力所及範圍內盡力回答。
【常見問答整理】
1. 如何分配下班的時間自學？回答在 B8 B44
2. 非本科系在學生可以如何準備成為數據分析師？ 回答在 B7
3. 如何準備作品集？回答在 B12
4. 數據分析師的工作內容？回答在 B49
5. 轉職數據分析師是否有年齡限制？回答在 B59
6. 行銷人有什麼方式可以增加數據分析經驗？回答在 B65