1. 30岁转行做数据分析师后悔了
29岁转行数据分析师，其实有些晚了，因为：
一，年龄大了，没有什么优势，而且自己没有什么经验；
二，这一行竞争很激烈，其他年轻人更有优势；
三，做这一行，需要有丰富的专业知识；
四，这一行，人才多，如果自己坚持转行数据分析师，未必就能有好的前途。
2. 转行数据分析师后悔了
数据分析师入门必会：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师工作职责：
（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
3. 30岁转行做数据分析师后悔了怎么办
软件测试比较好，35岁有一定的社会阅历，对软件测试会有自己的想法和独特的见解。
4. 31岁转行做数据分析
感请，虽然你的这个问题我没有办法给出具体的答案，但是我可以肯定的告诉你：售前工程师有可能【转行】从事别的行业。 先看售前工程师所具备的能力： （1）听：要会倾听，听懂客户的真实诉求。 （2）说：引导客户的能力，演讲的能力。 （3）读：能够读懂客户呈现纸面业务需求，各种图表等。 （4）写：最基础的要写PPT，解决方案，招投标文件等。 除了上面的个人具备的基础素质之外，还要技术知识的积累，有对你所处行业知识的积累，如此才算是一个合格的售前工程师。掌握了上面的技能，你想要【转行】从事别的行业，只要和你的技能匹配度高，你就可以很快胜任，而且前途光明。 如果对你有帮助，记得帮我点赞哦，如果喜欢我的回答请关注我。
5. 40岁转行数据分析师
1、大数据开发工程师。主要负责大数据技术开发，如编写离线处理程序、数据采集、数据ETL等。
2、大数据运维工程师。主要负责公司大数据平台的维护，如管理、监控Hadoop集群、监控运行状态等。
3、大数据架构师。主要负责公司大数据平台的设想，如技术选择和技术安装。
4、大数据分析师。结合行业经验，负责公司各业务单元的数据分析，如财务分析、生产