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30岁之后,如何避免中年职场危机
随着大数据产业很人工智能领域的发展和壮大,各行各业对大数据挖掘及数据分析相关业务的需求也日益增大,为了让企业的发展更具有方向性和前瞻性,数据分析师成为了社会职场中一大抢手热门的职业。虽然数据分析师不同于程序员,不是吃青春饭,但职场地中年危机还是存在的,且如今各行各业的渗透程度也越来越广泛和深远,整个行业对分析师的技能、业务知识、工作边界都在不断的提高和拓宽。为了未雨绸缪,我们真的有必要好好提升自己的系统知识,捍卫自己的职业,捍卫自己的数据分析师头衔。
以我自己为例:
第一阶段:开始在一家做电信系统集成的公司做数据挖掘的工作(公司是给省移动公司做经分项目),主要是客户流失、客户细分等常规的挖掘模型。那个时候只要会用SAS、Clementine等工具,懂点Logistic Regression、决策树的原理就可以了。甚至不需要你会数据库、SQL、电信业务知识、营销知识,而且也不需要关心项目是否能拿到好的结果,只要模型跑出来,测试集上的准确率较高就可以了。
第二阶段:在一家网游公司担任数据分析师,面的是数据挖掘的原理、工具的使用,做的却是各种拉数、写分析报告、做报表的活。招人除上述要求之外,还要求会SQL、会Oracle、了解业务,喜欢玩游戏会加分。但不要求你懂心理学、营销学、经济学方面的知识,你只要能用数据描述业务现状,能分析出业务变化的原因,用已有的数据推演、预测未来的变化就可以了。也就是说要求分析师了解游戏运营、知道常规的运营动作,虽然对业务的要求变高了,但也仅限于此。
第三阶段:在一家O2O的公司担任数据分析师,招人除了上述要求之外,还要有市场学、心理学、博弈论、商业化方面的知识。分析师除了常规的拉数、分析报告的工作之外,还能发现业务当前存在的问题,解决问题的策略。在我们公司(包括其他新型的互联网公司)很多分析师担任着经营规划、预算规划、商业化、千人千面的C端运营等等工作,分析师分工越来越细,综合能力要求也越来越高了。
第四阶段:未来进入5G、AI时代后,行业对分析师的要求还会再次提高。所以分析师除了紧跟时代提高自己的能力之外,还需要把数据分析能力往外部衍生,看到很多分析师在做自媒体、搞量化投资、开店等等,也希望这些大佬能多多给我们一些分享,让大家的路越走越宽。
因此,我们进入数据分析师行列,只是完成了人生的第一步,接下来如何稳固我们前行的步伐和提升自己的职场待遇,才是我们一直需要努力的目标。基础技能很重要,系统的知识体系是完成人生跳板的必备储备。下面给大家推荐的这门系统学习的数据分析课程,希望可以给你的职业生涯带来不一样的美好,然后不断前行,跨越职场危机,避免中年忧患,实现人生的又一个跨越。
CDA 数据分析师脱产就业班
课程简介 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、Power BI、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。
学习目标
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python等数据分析软件;
熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;
精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;
掌握数理统计基本理论知识;
精通聚类、回归、因子分析等算法;
熟悉各类数据挖掘算法;
掌握数据分析在各行业的应用场景;
可以独立完成数据建模;
可以独立完成数据报告撰写;
学会团队协作,分工完成大型项目。
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