1、比如，为了亚马逊的现场面试， 我花时间在 Linkedin 上查了每个面试人员和他们的背景。这会帮你猜到他们会提的问题。哦，这人是个工程师，那她可能不会问你统计方面的内容，但可能会问拓展方法的内容。等等她是个高级管理工程师，也许她会想了解我对领导能力和人际交往技巧。Ellen Chisa 有许多关于面试禁忌的建议。
2、Amazon亚马逊数据分析师的工作如下：1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。2）数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来，所以，业务场景和产品形态很重要，我个人感觉业务场景越窄越好。
3、在Amazon里从事机器学习的工作时，我注意到了Amazon玩数据的三种角色。 Data Analyzer：数据分析员。这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。 Research Scientist：研究科学家。
1、第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。
2、如果你想专业从事数据分析行业的话，就需要系统地学习相关的基础知识，并学会使用一门或多门数据分析主流工具了。一般来说，数据分析会涉及到的知识和工具还是比较广的，你需要学习的主要是概率统计、Excel、SQL、python基础知识、Tableau、pandas包、SPSS软件、Power BI 、matplotlib包等。
3、兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。
4、Excel 零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。（2） Mysql SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。
5、这个问题首先要弄清楚数据分析师的发展方向：业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析师、用户研究、数据产品经理。业务类岗位大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题报告。
1、女生转行做大数据分析师是可以的，大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。
2、一是因为大数据分析虽然是用于服务客户的，可是重点还在分析！这个时候沟通表达能力则显得十分重要了，大部分女生的沟通能力比男生要好，比较善于沟通让客户更加理解你的分析结果。二是由于一些原因，大家对女工程师的期望相对来说没有男性大数据开发工程师那么高。
3、女生非常适合，因为数据分析代码写的是比较少的，工作难度上不是很大，工作压力也要相对小一点，同时，女生大部分都是比较细心的，耐心和交流沟通能力对于男性来说更胜一筹，所以说女生是非常适合做数据分析师的，那么就业当然也不是问题。女生做数据分析师好不好 大数据领域的就业机会非常广泛。
4、如果是在互联网这种技术集中型行业，工程师的薪资待遇也是极高的薪资水平，在往年调研中行业的薪资水平一直处在前三位。在即将来临的万物互联时代发挥重要作用的华为中，工程师的薪资待遇在整个互联网行业中也是首屈一指的。
5、数据分析师前景广阔，女生进入这一行业可能会面临较大的工作压力，但同时这也是一个高薪职业。随着数据驱动决策在各行各业的普及，数据分析师的作用日益凸显，预计未来这一职业的发展前景将更加光明。一般来说，具备专业技能和经验的数据分析师，其月收入普遍在1万元以上。
6、不算累。女生还是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作，这些都不算太难。