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哪些搞好数据分析师的专门的学业规划,刚毕业去大集团只怕小店四

By admin in 编程 on 2019年4月29日

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一、为什么要学习数据分析?

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近几年来,无论是科研院所,商业巨头还是初创企业,各行各业都在大力开发或者引进人工智能,由于储备不足,导致人工智能人才出现巨大缺口,根据领英2018年发布的全球
AI 领域技术人才分布图显示,中国目前的 AI 人才缺口超过 5
万。所以,学习这个领域的技术,是与时代与时俱进,给自己创造了条件概率。

什么是知识众筹?投资者选择自己看好的知识分享项目,并与知识分享者一起享受项目分红。

先去做测试,测试中也会经跟数据打交道,比如测试分析报告等。以后写简历也是相关的项目经历。对于转行的人来说,现在最重要的是先进入行业,以后才好跳到更好的职位。

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在这个快速变化的社会,身在学校或者职场的你,一定会有这样的焦虑:

不要搞裸奔模式(裸辞),没有工作的情况下人会没有安全感,进而会产生焦虑。在焦虑状态下学习任何东西,都是不高效的。有工作以后,起码有一份收入来支撑你的日常开销和房租,学习才不会焦虑。

全球AI人才数量分布图

将来毕业,我该怎么样找到自己喜欢的工作呢?

同时做测试,你的空余时间会比较多,因为这个工作不是很忙,不会耽误你利用空余时间学习数据分析来储备未来找到更好工作的技能。

人才供不应求,此领域岗位的薪资也自然水涨船高。那么这个领域的薪水如何呢?

职场不顺利,一直在跳槽,我该如何培养自己的核心竞争力呢?

当我们没办法直达最终目标的时候,可以选择曲线救国的策略。学会给自己不断创造新的机会。

下面是2017年与数据相关岗位的月工资中位数:

自己的工作一眼就看到头,没有发展空间,但我有不知道该怎么办?

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每天很努力的工作,但升职加薪的为什么总是别人?

选择游戏公司的offer,原因如下:

你也看到了,市面上与数据分析相关的职位很多,叫法也五花八门,真是看着闹心呢。纠结该怎么选择适合自己的职业,以及选定后如何做好职业规划呢?

本期项目邀请了社群会员、成功从传统行业转型到数据分析领域的易成凡。现在的他已经成功转行一年,对于转行数据分析有了更深刻的见解。

1)去了一家新公司,关键要有人带你,才能成长和学到更多的技能。那家刚成立数据分析部门的公司,估计领导都不知道要干什么,没有经验,完全是摸着石头过河。你去了,不可能有人带你。如果这个部门没做起来,有些不靠谱的领导还会把搞砸的原因全都推到你身上,但是真正的原因可能是领导经验缺失导致项目失败的。

二、数据分析师的分类是什么?如何做好职业规划?

他在知乎文章中分享了自己转行成功的真实经历后,收到超过1660多的赞,和285多条留言。

2)风险概率。换没成立数据分析部的公司未来能否做成,这是个未知数,因为没用前车经验可以借鉴。而游戏那家公司已经有现成的业务分析部门,有更稳定的项目,会长期发展。

其实,任何行业随着你深入发展,都分为3个阶段:初级,中级,高级。这根打游戏闯关一样,一级一级网上爬。所以,从总体上我给数据分析这个行业也对应规划为这3个阶段,你按下面各个阶段要求来对号入座。

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3)行业来说游戏业务部门更好,可以让你学到这个领域的核心业务知识,借助数据分析帮助业务部门作出决策,有利于未来职业的发展

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4)虽然只用到了excel,但是对于转行,最关键的是先进入行业,进行工作经验积累。一边工作一边学习更深的技能,往中级数据分析师发展。当过几年,你业务知识也熟练了,新的技能也掌握了,以后不管是公司内部职位升职加薪,还是跳槽你都会有经历。

1、初级数据分析师

1. 转行之前的 易成凡

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这类数据分析师分为2类:

易成凡** **毕业于西安某大学,本科专业建筑环境与设备工程,2016年7月毕业,同学很多去了工地。他受不了工地居无定所,去了制造业。之前所在的公司校园招聘吸引来100个应届生(什么武大、华南理工应有尽有),目前只剩下不到40人(其中60人已离职)。

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1)Excel数据分析师

在制造业里确实环境不好,虽然他的岗位是研发工程师,但是经常要在车间干体力活车间,累的满头大汗,跟车间的大妈大叔撕逼。

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工作内容:

当他看到办公室里面三十几岁的男生还没有女朋友,还有即使有女朋友的还在住员工宿舍,而且有的快十年的工作经验,还出国待过,现在月薪不到1w。

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要求熟练使用Excel即可,常说的“表哥”就是这个职位。主要是给没有数据部门的产品经理打个下手。针对产品经理提出的需求来做分析。然后用PPT写一些分析报告即可。

想到七八年以后他的生活是这样,就惶恐不安,觉得自己七八年后不要过这样的生活。

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比如说,之前社群会员面试的一家互联网教育机构,他们的要求就是用Excel整理学生买课的信息,看看哪一门课程最受大家喜欢之类的。

于是他决心转行,瞄准IT行业。理由很简单,从业环境好,工作内容没有体力活,相同的努力下,钱比制造业多,而且现在各个行业都与互联网相关。

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需要掌握的核心技能:

2. 转行之后的易成凡

总结下,对于刚入职场或者转行的人在选择工作时,需要抓住下面几个关键点来选择工作:

Excel,统计概率。

之前在制造业,没有双休,加班还没有加班费,最可恨的是五险一金还没有给他交全(之前公司是没有一金的),就连节假日是不是正常放假的。

1、如果你只有1个offer,那就先选择进入这个行业,进入以后一边工作一边学习,等合适的机会再跳槽到更好的职位。

月薪:

现在转行到金融领域的数据分析后,公司制度是不鼓励员工加班,基本一下班,办公室人几乎走光。然后回去后利用空余时间可以学习自己喜欢的知识。

2、如果你有多个offer,那就选择一个公司大的,自己喜欢的行业进入。原因有以下几点:

这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前有5000-7000块(以下说的薪资范围也都是针对一线城市的)

每天对着电脑上班,确实比之前的工作累好多。但是还是感觉比之前工作状态好太多。

1)平台就是你的条件概率,正所谓选择比努力更重要。大公司的工作经历会成为你未来跳槽找工作的敲门砖。

2)业务部门的数据分析师

下面是他以前的工作环境。办公室在旁边的小房子里面。

2)大公司有成熟的人才培养体系,进入以后会有师傅带你,跟着牛人学习你才能知道如何进步。

工作内容:

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3)大公司更加稳定。对于刚入职场的人,一切还是空白,还要租房。要知道,创业成功率是很低的,如果刚入职场就进入小公司,你不仅技术和项目还没怎么做熟练,还要应对失业的风险。即便你想去创业公司,等你的一切条件成熟起来再去也不迟,比如你的技术已经经过几年磨砺很厉害了,你的家人和孩子也已经安排妥当。不要做无畏的冒险,人还是要有风险意识。

这类数据分析师在业务部门。不需要会编程,但会的话有加分。比如用python写一些报表自动化。

下面是他现在新公司的办公环境,瞬间觉得转行后生活很美好。没在制造业和工地待过的人是无法体会这种改变的,自然环境和人文环境简直是质的飞跃啊。

4)如何查看公司哪个大呢?可以在“国家企业信息系统”中查看,从公司注册资金,人员,资历上进行比较。

常见的职位名称有:

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祝愿每个人都能通过自己的努力,找到适合自己的工作,用赚钱的方式让家人过上体面的生活。
这是第9期下周很重要,为了未来更好的工作,你下周计划做什么?(为何下周对你很重要?)

数据分析师,数据运营,商业分析,战略分析,经营分析,市场行业分析

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推荐:你为家人过上体面的生活,做过哪些努力?

需要掌握的核心技能:

作为过来人,他这次不讲那些高大上,虚无缥缈的内容,只是将下面自己的真实经历分享给你:

Excel,统计概率,简单的SQL查询。

1.我是如何通过自学提前准备的?

常见的职位名称有:

2.非计算机菜鸟如何准备数据分析?

数据分析师,数据运营,

3.学习之后如何拿到数据分析岗位的offer?

月薪:

4.转行时候面临的最大的困难是什么?

薪水大概是6000-10000。

5.职位内推

对于初级数据分析师的职业发展,如果喜欢业务方向,可以往管理端发展,常见的有数据运营经理,数据管理经理,数据产品经理。如果喜专研技术,可以往下面聊的中级数据分析师方向发展

本次分享适合的人群:

2、中级数据分析师

不限于正在传统行业上班想转行但是不敢行动的同学。

工作内容:

没有数据分析这块经验但是想要求职的同学。

这类数据分析师一般是IT部门的数据分析师。不仅要会技术还要懂业务,通过发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策做支持。主要干的工作是数据提取、报表开发、撰写分析报告。

想通过很好的简历来获得面试机会以及入职的同学。

IT部门的数据分析师基本是涵盖了业务部门数据分析师的技能,还要会编程,就这么简单。薪资水平也是两个级别。

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需要的核心技能:

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统计概率,精通SQL,编程语言Python或者是R

知识众筹项目参与规则非常简单:

月薪:

1.
凯文凯利在新书中说“现在最缺乏的不是答案,而是好的问题”,为了能有效帮助到你,在下面留言框留言一个与“转行和找工作”相关的问题,留言点赞数前5名自动成为本期项目投资人(截止时间2018年3月24日
21:00)

薪水大概是7000-10000+

2.
本期付费知识课程结束后,投资人会被邀请进入股东群,进入分红阶段:投资人与知识分享者按课程净收入的二八分成(5位投资人平分其中的二)。

3、高级数据分析师

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通过建立模型,预测,偏重于工程,主要技能是编程和算法。

常见的职位名称有:

数据开发工程师,数据挖掘工程师,数据仓库工程师,机器学习工程师

需要的核心技能:

统计概率,数学,精通SQL,编程语言Python或者是R,机器学习

月薪:

薪水在15000+

数据科学家是这个行业的最终奋斗目标之一。你如果理论能力非常强,可以写paper,那么可以担任研究院的一把手。你如果工程技术能力突出,那么可以担任公司数据科学部门的老大。

三、如何选择适合自己的岗位呢?

1、成为一个终身学者

弄清楚自己的基础是怎么样的,学习转行从事哪个岗位的难度更小些,以及自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础,就开始啃机器学习这是不对的。因为你没有统计概率,数学基础,里面很多专业术语根本无法理解。

数据科学是一门交叉学科,除了计算机相关知识,还需要有统计学、数学基础,以及一定业务知识。所以可以作为终身职业发展目标,每天学习一点,慢慢积累进步。

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搞清楚各个职位的区别,以及了解自己的基础,知己知彼,就对学习和转行有方向和信心了。最关键的是要在自己的“最佳领域”工作。所谓的“最佳领域”,就是你热爱的、你擅长的、以及社会需要的这3个重叠的领域。

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2、成为某个领域的数据专家

有的人技术很厉害,但是工作几年发展却受限,成为不了某个领域的专家。是因为今天跳到A领域,明天跳到B领域,导致业务领域知识缺乏。

然而,数据分析师主要是为所在的行业数据进行分析,所以离不开业务领域的知识。而业务领域知识的积累要靠这个领域多年工作的经验积累。所以简单来说:数据分析师=技术+业务

如果你是刚开始转行到数据分析领域,那么选择一个与你之前工作领域相关的数据分析师,那么会相对容易些,因为你自带业务知识。

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如果你已经是某个领域的数据分析师,那么跳槽的时候,要考虑换岗不还行,也就是在同一个业务领域深耕,争取成为这个领域的专家,这才能具备不可替代性。避免跳到一个陌生的领域。

可以关注这几个行业的数据分析师,作为自己感兴趣的领域进行深耕:

1)互联网金融:风控/信贷/欺诈,杭州有好多公司招互金的。如果想往这个方向发展,可以做一些贷款分析的案例写到简历里。已经转行成功的社群会员
周荣技
当时就是超这个方向准备的:我是如何从制造业转行金融数据分析的?

2)商业分析:业务经营决策类

3)线上教育:最近几年比较火,比如好未来,vipkid。

4)广告推荐类:此类工作应用广泛

3.如何选择城市,提高你的条件概率呢?

当我们听到”世界是平的”,似乎意味着居住在任何地方都能和外界联系并高效工作,所以家住何处似乎也变得无关紧要。《你属哪座城市》的作者研究证明,这个认识是完全错误的,全球化潮流导致的恰恰是地区差异进一步拉大,选择不同的居住地,意味着完全不同的人生。

学过概率的人,应该知道条件概率对于一个人命运的影响。不要在沙漠里挖水,而要到水多的地方找机会。世界不是平的,城市大权影响命运。

分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群
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数据显示,北京、杭州、上海、深圳、广州成开发者最喜欢工作的城市,杭州成为仅次于北京的开发者偏爱城市,首次突破了北上广深的围栏。在中国西部区域,成都、西安分别成为开发者最喜欢的西南、西北两大城市。还有最近搞的港澳大湾区,都是不错的选择。

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4、成为一个关键时刻不放弃的人

我观察过身边的人,不管是同学、同事、还是创业合作伙伴,发现大多数人越到关键的时候,越容易放弃。

然而,那些最终坚持下来的,最后都成功了。所有的成长都源于那关键时刻的一点坚持。大多数人都是刚开始一腔热血,找来一堆资料,但是遇到困难却不想解决,在进步的前一刻放弃了,所以他们从来没有感受过成功的快感。

在数据分析领域,愿你成为一个关键时刻不放弃的人。

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