什么样办好数据深入分析师的职业规划,如何职位进步

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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。

我是wnapple:

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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之前一直在公司做项目经理,18年5月中旬开始接触数据分析方面的知识,9月份学习完猴子老师的初级、中级课程。

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

目前状态:公司内部转岗为VP助理。下面分享以下我在这段时间的学习及面试经验。

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?

1、学习经验

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:

软技能 : 数据分析思维

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我理解的数据分析思维是以下三点:

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?

1)如何把一个抽象的命题,拆解为数据可度量,可量化问题的能力

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?

2)从数据中挖掘和解读信息的能力

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。

3)逻辑思维,数据问题的结构,指标之间的关系;

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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硬技能 :统计学知识+业务知识+技术工具

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

统计学知识,如果要找初级数据分析师工作重点掌握描述统计分析。如果要找中级数据分析师工作,还需要掌握推论统计分析。

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这类数据分析师分为2类:

业务知识,需要系统的学习一些书本来指导实践,比如肖恩的《增长黑客》。

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1)Excel数据分析师

技术工具方面,excel和sql
是数据分析师必修技能。很多转行的同学可能没有接触过sql,那么sql这一关是没有速成或者其他可以绕过的途径的。

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工作内容:

即使侥幸面试没有考到,试用期需要用但是技术不过关也会被裁掉的。只有老老实实多敲sql才能熟能生巧。

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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。

关于“爬虫”很多人问要不要去学习?数据分析师不需要具备爬虫能力
,因为很多公司会有专门的爬虫工程师,但是如果你有这个技能可以锦上添花。具体要看个人时间是否允许去学习这个技能。如果时间比较紧,那就可以忽略这个学习,重点学习招聘要求里的技能,把时间放到核心技能上。

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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。

2、面试经验

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需要掌握的核心技能:

我投简历之前是要先梳理职业规划的,思考步骤是:

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。

step1:自己擅长做什么,想做什么(与未来的工作热情强关联)?

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:

step2:自己要在哪个行业发展?

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)

step3:自己所在的城市中这个行业有哪些靠谱的公司?

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

step4:这些公司是否有自己感兴趣的职位?

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:

step5:这些职位的要求和自身条件,哪些是匹配的,哪些是不匹配的?

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。

step6: 我在面试这个职位相比其他应聘者,什么地方是独一无二的。?

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:

如果按我这个思考路径去找招聘的公司,会发现你的选择其实就并不多,也许意向单位就是那么2-3家。
但是这么思考可以保证你足够的聚焦,专门为这两三家公司做调研,做针对性的复习和分析。

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

我是猴子社群会员,知乎:wnapple

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:

推荐:如何用最短的时间找到初级数据分析师工作?

Excel,统计概率,简单的SQL查询。

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常见的职位名称有:

数据分析师,数据运营,

月薪:

薪水大概是6000-10000。

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

2、中级数据分析师

工作内容:

必发365游戏官方网址,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。

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。

需要的核心技能:

统计概率,精通SQL,编程语言Python或者是R

月薪:

薪水大概是7000-10000+

3、高级数据分析师

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
615997810,这是全国最大的大数据学习交流的地方,2000人聚集,不管你是小白还是大牛,小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货,包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。

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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