内容简介:有同学问:陈老师,满互联网都是“如何从0到1学数据分析”,可我想知道,如果再晋升的话,比如去到月薪3w,5w,需要什么样的知识与能力储备?这个话题很容易变成高薪数据分析师们的晒命贴。问题是,如果一个同学真的科班出身,985硕士,毕业进大公司,领导赏识同事配合,每次跳槽都踩中风口,他也不需要问这种问题了。而他的经验,也是真正有问题的同学们无法复制的。所以我想换个角度,从同学们现在面临的困惑出发,看看可以怎么解决。
有同学问:陈老师,满互联网都是“如何从0到1学数据分析”,可我想知道,如果再晋升的话,比如去到月薪3w,5w,需要什么样的知识与能力储备?
这个话题很容易变成高薪数据分析师们的晒命贴。问题是,如果一个同学真的科班出身,985硕士,毕业进大公司,领导赏识同事配合,每次跳槽都踩中风口,他也不需要问这种问题了。而他的经验,也是真正有问题的同学们无法复制的。所以我想换个角度,从同学们现在面临的困惑出发,看看可以怎么解决。
困惑一:我干的是数据分析吗?我的前途在哪里?
有此类困惑的同学大多是从事数据分析工作,但没有数据分析名份的。如下图,比如在业务部门承担分析任务的同学。虽然做的也是销售分析、商品分析、运营分析。可技能上止于excel,能力上止于出个报表。一个部门大家都在忙业务,只有自己在跑数,完全看不到前途。
特别是开发能力差的同学,就更郁闷了。有开发能力的同学可能还想着自学 python 跳个槽,没有开发能力的同学,会陷入深深的怀疑:我非要当个 程序员 才有前途?我为什么要当个程序员?难道没有不当程序员且有钱的人?
当然有,大把,而且懂数据分析能力,很容易成为其中的一员。 因为业务岗位加薪的核心就是上管理层,而数据分析能力是上管理层的核心能力。
l 懂数据分析能快速了解现状
l 懂数据分析能全面积累经验
l 懂数据分析能做出更好业绩
l 懂数据分析能汇报讲的更靓
l 懂数据分析能帮大老板分忧
不上管理层就见鬼了。而有困惑的同学们,和理想状态差的,是业务知识而非数据技能。想在业务部门做领导,懂业务是第一位的,数据是强化业务的手段,不能替代业务本身。想从这条路突围的同学们,强化业务能力是第一要务。学不了开发,就别逼死自己学了。开发照样有他们的困惑。
困惑二:这打杂的鬼日子什么时候是头?样样都懂样样不精怎么破!
是滴,在小厂做开发的同学都有这种体验。
l 比如在大厂面试造航母,工作拧螺丝的。
l 比如在单挑式架构里当人肉跑数机,一天2000行 sql 的。
l 比如在草台班子当全栈!数仓,可视化,BI,爬虫样样都整一点,结果去大厂面试样样不精的。简历还不好看……
刚毕业的年轻人可能体验还好,觉得进步快。持续了2-3年这种状态的就蛋疼了。技术本身也在淘汰啊!没系统工作经验,新技术又要学,压力山大!
想进一步提升,当然得有一门看家本领! 技术会淘汰,产品会迭代!所以想要突破打杂困境,得想办法积累一个属于自己的、产品化的经验。
l 把零散的报表整成数据监控体系
l 把每次拍脑袋的评估整成数据考核体系
l 在推荐、广告等算法上有所突破,而不是自己瞎捣鼓个没人看的聚类分析
l 在推送响应等有业绩的地方产出产品,而不是每次用时间序列法预测个销量走势再被业务喷回来。
编程语言换了,但如何用数据产出效益、分析业务的经验沉淀下来了,自己就自然越老越值钱。然而想达到这一步,需要的是工作能力,特别是管理能力。要理解和识别业务需求,找到那些值钱的部分;要管理需求,压缩临时跑数;要和业务方谈判,多争取露脸机会,提升老板的价值感。只有这样才能给自己小组多争取人手,才能减少临时跑数需求,才能提高BI产品使用率,最后才能从无休无止的打杂里解放出来,才有精力积累经验。
困惑三:跳来跳去遇到瓶颈了!为啥不能每年都涨薪30%
做开发的前五年是跳槽的黄金年龄,技术还没被淘汰,经验越来越多,单身还能狂加班,人见人爱。挑一挑涨涨薪很正常。越到后边压力就会越大,技术已经开始更新,自己年龄也大了,薪资也到了一定水平。这时候很容易被hr各种卡:学历为什么不够!频繁跳槽,我们看不上!没有大厂经验啊!……
说到底,还是职业规划的问题。学习技能是一回事,挣钱是另一回事,想长久的挣钱又是另一回事。真想长期考虑做什么行当,目光就得开阔一些,就得考虑在什么城市,走什么线路,做多久,是否有机会攒技能与经验。而不是眼前几K几K。就得考虑自身条件,看自己的学历、工作经验能往哪个方向走。
这也是为啥网上分享,大多是从0到1的原因。网上写文章的作者,大部分自己才毕业2-3年,甚至还没毕业。未来是啥样他们也不知道。技术类的文章就是拳怕少壮。技术领域可没有什么祖专代码,新技术永远更牛逼,更适合年轻人来讲。至于那些老头子,如果已经熬出头的,早就老婆孩子热炕头,周六开着沃尔沃去郊区钓鱼。没熬出头的,自己还在纠结要不要21天0基础学习人工智能呢,自然不会开口。
陈老师是个特例。我是科班出身(985应用数学),我的朋友从事数据的相当多,我本人大部分时间在乙方,见过了太多沧海桑田。当年我在校的时候还在学dephi,VB,我本科毕业设计还在用C#写网站,研究生毕业设计还在用lingo……毕业13年过去,技术早就淘汰了无数轮,然而我和我的朋友们却用数据分析,以不同的方式,给自己谋取到了还不错的生活。如下图,还真的挺多。特别是走管理线。虽然眼前看起来机会很少,可拉长到13年来看,机会大把,唯一的问题是:“机会到来的时候,你准备好了吗?”
我们几个老头子聊天,常感慨生不逢时,“你看现在搞算法的小年轻,毕业年薪50w!”这种话常在耳边。“可是反过来看,我们月薪1万买房的时候,房价也才1万啊,凭啥现在的年轻人不能多拿点呢”——我补充道。每个时代,每个人都可以找到属于自己的成功方式。问题是,要真的结合自己的情况,思考“我”可以怎么做。要在机遇到来前提前做好准备,
最后总结一下,如果归纳一下从1到10的数据分析师成长之路,可以从以下五个方面做准备:
1. 分析自己的现状,看清方向
2. 提升技术能力,为起步做准备
3. 积累业务知识,逐步做出成绩
4. 锻炼分析思维,建立能力壁垒
5. 增强工作能力,保障工作顺利
SO,2019年,我们不重复从0到1,我们整点从1到10的干货。后边会持续分享技能与能力提升方法,大家记得追剧哦。另,拳怕少壮吗,所以技术部分,会由python爱好者社区唯一小编,微软MVP王大伟老师来分享。敬请期待。
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