做设计三年,工资5000,兼职1.5w...

工业设计 2020-07-22 09:59
前几天一位读者在后台留言:
每天无边加班,面对不同的客户,经常让人崩溃,还被经理diss,想辞职又不敢轻易走,该怎么办?

这并不是个例,大家在工作中或多或少面临着这些问题:
  • 每天加班加到吐,可到手的工资依旧那么点儿......
  • 在银行做了好多年,可晋升之路却依旧遥遥无期....
  • 想辞职又不敢,疫情让大多数公司的招聘需求缩减,人才招聘要求愈来愈高!

确实,今年的经济状况不好,但是我们要搞清楚一个现实,那就是:企业不是不招人了,而是更想要招到专业能力水平高的人才!


如果能看到新趋势和行业前景,及时抓住时机也能弯道超车。

值得每个人关注的行业趋势



最近小编抓取了近 600 份 20 年的招聘 JD 进行分析,有一个重要发现——越来越多的企业重视 “ 数据分析 ” 这一技能。

具体表现在这两点:

1. “数据分析师” 招聘需求旺盛,并且薪资待遇从 2016 年来不断走高。


坐标:北京
应届生平均薪资:11010 元
1 - 3 年平均薪资:15550 元
2020 年较 2016 年,数据分析师的薪资涨幅高达 86.87%( 非常震惊了!)


2.  除了数据分析师专业岗之外,产品、运营、市场等大类下的细分岗位,也开始要求应聘者具备数据分析能力。

( 越来越多岗位的招聘 JD,要求具备数据分析能力 )



“数据”人才为什么受重视?



大数据时代已大势所趋,随着 5G 网络逐步应用,企业每天将会产生海量数据,BAT等大厂日均数据更是达到 PB 级别。而伴随智慧出行、数字营销等的落地商用,部分企业获得了数据带来的巨额红利,各大企业开始关注数据背后的价值。因此,企业需要大量专业人才来分析挖掘数据价值,以期获得更多利润。

电商、零售、通信、金融、医疗、互联网等行业,对数据人才需求更加迫切,尤其是数据分析师这一岗位,存在着巨大缺口。


面对数据化时代,数据分析可能成为未来职场必备技能。

了解这个趋势后,对大家找工作有哪些启发?

首先,如果你条件适合,可以趁着行业尚未成熟抢占先机,往数据分析师的方向发展。这种情况适合这些童鞋们:

  • 数学、统计、计算机、物理、金融、财务等专业的高年级本科生或研究生,掌握了一定相关理论基础,有优势,成为数据分析师会比较顺利;

  • 理工科专业,对数据敏感,对编程有一定热情也 OK。如果你参加过 kaggle 竞赛并获得高名次就更棒了,这是很大加分项。


其次,即便不做数据分析师,培养数据分析能力 / 数据思维,能让你和其他人拉开差异化优势

试想一下,在实际工作中遇到这种情况:
一张数据表,同事用了半响功夫分析也得不出关键结论,你看了十分钟就已经洞察关键问题,并得出对业务有指导性的结论,然后在接下来的数据复盘会议上,你有理有据,他却被上司怼到无语。


 那不用多说 ,如果有升职加薪的机会,大概率会是你。


如何培养“数据分析”能力?



入门数据分析,Excel 是必不可少的,像常用的函数、数据透视表等功能一定要熟练;数据库的使用数据可视化相关的软件和知识;再近一步,就是 R / Python 的学习。


但现在网上资料太多了,很多人反而不知道该学啥!面铺的太大,容易走偏不说,还很容易学重,花费大量时间成本,难以坚持,结果从入门到放弃......



这里向大家推荐一个超高好评的视频——来自 “开课吧” 《数据分析入门进阶宝典》,由 IT 大佬廖雪峰(估计很多人都看过他的技术博客)研发打造的系统化内容体系,知识点精细,学习路径更清晰合理,并邀请 一线大厂资深数据分析师 讲授录制,对新手入门提升非常友好。


这么好的课程贵吗?

说实话,这个视频原价值1299元,但为了帮助那些一直很努力的同学,更顺畅地开启职场生涯,我们决定本次这份宝贵的资料是 限时限额免费开放 的哦,抓紧时间文末扫码领取!


本视频包含 Excel + Tableau+Python 数据可视化,SQL,Python数据分析等内容,实战与理论相结合用通俗易懂的方式教大家进行数据分析,形成数据分析报告,让你不仅学会一个数据分析工具,更是数据分析的逻辑与思路。


已有 22000+ 人参与学习
廖雪峰价值 1299  的数据分析课
本号前 200名 读者可 免费 学习

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视频中的所有案例,可以直接拿来解决日后工作中遇到的问题,现在小编也是课程众多学员中的一位。通过学习,你能掌握:


  • 学会使用 Excel、Tableau 工具,能制作各种可视化图表;
  • 由浅入深,系统掌握数据分析必备技能,重构知识体系;
  • 通过实战掌握数据分析流程,分析方法与思维,学会撰写会讲故事的数据分析报告



视频主要内容如下:

1. 基础-Excel数据可视化  
Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。

2. 基础-Python数据可视化 
JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树

3. 实战-数据可视化
1)Excel 数据可视化

各地区利润分布之柱状图折线图;各类型订单变化趋势之折线图;用户行为分析之漏斗图;各地区子类别利润分布分析之瀑布图

2)Tableau 数据可视化

各地区利润分布之柱状图;各类型订单变化趋势之折线图;用户行为分析之漏斗图;各地区子类别利润分布分析之瀑布图;各省销售额分布情况之气泡图;各个地区子类别利润分布分析之箱线图


4. 进阶-使用SQL实现数据操作 
SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化 

5. 进阶-Python 数据分析之文本分类    
如何对文本数据进行预处理?如何对文本统计生成词云图?如何对文本数据进行特征选择?如何根据文本内容进行分类?

6. 进阶-Python 数据分析之关联分析    
支持度、置信度与提升度;频繁项集的生成;从频繁项集生成关联规则;Apriori 算法实现

7. 高级-数据分析实战案例    
1)Python 连接 MySQL
Python 中常用的 MySQL 模块;Python 连接数据库的基本操作;ORM(对象映射关系)
2)MySQL 中的索引
索引类型;InnoDB 及 MyISAM 索引结构;事务
3)MySQL 实战案例
应用商店数据库设计;一般的 SQL 优化规则;索引的优化
4)2018年北京积分落户数据分析
使用 Pandas 观测数据;离散性数据分析;对数据进行描述性统计分析


为了让大家不做收藏党,真正学到东西,这份数据分析宝典免费开放仅5天,先到先得。期待大家都能好好消化课程知识,为自己的职场进阶增添助力  


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