前阵子,后台有个留言给我看懵了,说数据分析都是 SQL boy/girl?取数机器人?我怀疑这是个假“圈内人”,于是和他聊了几句,他还特意加了我的微信一顿吐槽。这哥们儿是普通二本毕业,在一个互联网创业公司做数据分析,干了不到一年就想跳槽大厂,觉得已经把 SQL 玩得很溜,是个“能打”的数据分析师了。裸辞之后投了一个月简历,还真收到了个大厂的面试邀请,一面之后不仅自我感觉良好,还嫌面试官问得问题不专业。这才有了他在我后台的留言,“觉得面试官没必要问项目问题”这种离谱发言。数据分析,重在分析二字,对业务决策起关键性作用,比如共享单车的投放策略、淘宝主页的“千人千面”,最基础的支撑就是背后强大的数据分析。可为什么这哥们儿会天真的觉得数据分析就是取数机器?其实这不是他一个人面临的问题,我经常能听到数分人的吐槽,觉得入职之前手推各种机器学习算法、公式,入职后就 SQL。这大多是一些身处小公司,困于“打杂”的年轻人难以逾越的职场瓶颈,比如:- 没接触过完整的业务和大项目,觉得数据分析师会 SQL 就够了;
- 由于不懂业务,只懂数据、不懂分析,做不出对业务有价值的分析;
但这也不是无解的,尤其在如今数据型人才紧缺的市场环境下,想要跳槽到大平台的机会非常多。据中国商业联合会统计,在BAT等大企业的高薪职位里,60% 以上都在招数据型人才。 △ 腾讯官网与“数据”相关的岗位需求高达4708个不仅如此,数据分析干得好,职业发展是没有天花板的。拿我认识的一些数据分析师来说,有的深入业务部门,当上了业务专家/总经理;有的已经开始带团队,往 CIO 方向发展。下面我总结了现在大厂对数据分析能力的要求,基本上包括以下几个方面(附学习资料):如常见的 Excel、SQL、Python 三件套,可视化工具 Power BI ,数据平台神策、Tableau 等。一套完整的数据分析方法论,知道有了数据怎么处理,出了异常如何排查,建立长效统计模型等。既需要了解行业现状,又要抓住业务本质,能通过建模、算法等预测业务的走向,发现深层次的问题等。要彻底掌握这几点,可能需要大量的数据拆解、丰富的实战演练......但现实是,大部分人的工作都局限在小公司、小项目里,没接触过完整的业务。即使想学习提升,但脱离了实操的数据分析,只会让自己更加一头雾水。我尝试过自我提升最快的方式是,让大佬带你系统学习+项目实操,分享一个我的“捷径”给你:我推荐你参加拉勾的《数据分析实战训练营》,课程承诺学完还给内推大厂,直接和你签内推/就业协议。不光能学到数据分析所有必须的能力,更能用大厂真实项目练手,在实操中锻炼能力。 【大厂数据分析案例+核心学习笔记+分析报告+思维导图】
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