【30歲】【財務男】【轉行】

鑑於題主給的資訊不是很別多，給出的職業生涯建議不會特別準確，算命如下:

1.第一個事兒，既然是轉行，說明原來財務做的不是特別的好。不是嫌棄工資低，就是嫌棄沒發展前景。說白了就是錢沒有賺幾個，還沒什麼鳥希望。在30歲的這個而立之年，想轉行，心情忐忑又迷茫；

2.30歲的話，已經工作7-8年，入職前期如果去的大公司，履歷比較好的話。30歲這會兒差不多也是個財務經理或者財務主管一類的，應該是公司的中層小幹部，部門小領導。但是還想轉行的話，估摸著～沒混上這麼個職位呢，弄得不好就是會計或者出納也未必就不可能。題主，為人不是特別努力，不然這7-8年的時間，註冊會計師早考下來了。那些建議參加公務員考試的，還是算了吧。題主沒這個耐心與眼光，你讓他學也未必學習的進去。

3.30歲一個男人，弄的不好上有老下有小，揹負財務壓力，房貸車貸什麼的。如果樓主很幸運沒有任何貸款，老婆完美，小孩有人帶。那夫妻二人兼職是神仙般的日子，爽的起飛。可惜樓主似乎不是那樣的人～還得柴米油鹽醬醋茶，生活雞零狗碎，一塌糊塗。

4.一個連諮詢問題都描述不清楚的人，他能很好的在公司混的好嗎？so，建議如下。

【您轉不了行，即使轉了行也幹不好，最後還是會回到財務老本行，做個辦公室混吃等死的財務男，好好做個表哥，凡事看開一點，許多事情都是命。】

作為一名IT行業的從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

對於財務從業者來說，通常具備較強的資料管理能力和一定的資料分析能力，同時財務工作對於資料的精確度有非常高的要求，這會進一步鍛鍊財務工作者對於數字的敏感度，也更加關注於資料背後所呈現的相關性。在當前的大資料時代背景下，財務工作者所具備的能力與大資料分析崗位的契合度還是非常高的，所以可以考慮向大資料方向發展。

學習大資料分析知識可以從以下幾個方面入手：

第一：從分析工具開始學起。大資料分析可以分為多個不同的階段，初級的資料分析往往可以從Excel等結構化資料分析工具開始。對於財務工作者來說，Excel工具應該並不陌生，甚至會有較為專業的應用經驗。

第二：學習資料庫知識。資料分析的第二個階段就需要學習資料庫知識了，資料庫的學習可以從關係型資料庫開始，需要系統的學習一下Sql語言，並完成大量的實驗。在完成資料庫知識的學習之後，需要進一步瞭解BI工具，BI工具是比較專業的資料分析工具，能夠生成非常複雜的分析結果。當然，對於財務工作者來說，通常也具備一定的統計學基礎，所以BI工具的應用應該也不會有太大的困難。

第三：學習程式設計知識。資料分析的第三個階段就需要掌握程式設計知識了，因為大資料分析往往需要透過機器學習的方式來進行（另外一種方式是統計學方式），而機器學習則需要透過程式語言來完成演算法實現。目前Python語言在機器學習領域有廣泛的應用，而且Python語言簡單易學，所以比較適合財務人員來學習。

隨著大資料技術的逐漸落地，未來在廣大的傳統產業領域將陸續釋放出大量的人才需求，這其中就包括大量的資料分析人員，所以學習大資料分析技術未來的發展前景將十分值得期待。