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如何提升职场竞争力?岗位技能“+数据分析”

爱数据原统计网  · 公众号  · BI  · 2019-09-10 19:53

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“对数据敏感,能够通过数据分析与反馈,不断改进和优化产品/运营策略” 之类的招聘屡见不鲜,所以近几年越来越多的小伙伴想要转行/学习数据分析。

其实数据分析不应该是一项孤立的工作,因为未来的趋势是“ +数据分析 ”。

那么什么是“ +数据分析 ”呢?

就是数据分析越来越成为各个职业的基本技能,各个职业上的从业人员都会开始学习数据分析,从而有了:

财务+数据分析,加分;

运营+数据分析,加分;

产品+数据分析,加分;

甚至还有HR+数据分析,文秘+数据分析等。

在这个时代,数据分析一定是每个职场人的标配能力!企业管理越来越精细,这就必须要求每个部门,每位员工都要配合。即便你不是数据分析师,也要具备一定的 数据分析能力

要持续的拥有职场竞争力,就必须要学习数据分析技能!



想要0基础入行数据分析

岗位类别要清楚


很多人一听数据分析,脑海里就浮现出了“数据挖掘、数据建模、编程、算法“等词汇,就觉得这么高大上的技能,自己肯定学不会。甚至有些女生就担心自己数学差,学不了数据分析……

首先澄清一点,数据分析≠分析“大数据”。少了“大数据”的光环,你对它的畏惧感是不是少了一些呢?

其次我们需要知道数据分析的岗位方向,数据分析可以分 “技术” “业务” 2个方向

技术方向的岗位——数据挖掘/数据算法/数据开发等 ;技术类岗位主要是利用模型训练数据,从海量数据中挖掘规律,预测或分类对象,主要偏向编程和算法,对统计理论知识要求偏高。

业务方向的岗位——数据分析师/数据运营/数据产品/增长黑客/用户研究等 ;业务方向的数据分析师主要是从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持。


如果你擅长运营和活动,工具情况掌握一般,那你可以做 数据运营


如果你喜欢产品交互,对用户体验有深刻的理解,那你可以选择 数据产品


如果你特别熟悉公司的业务流程,能够完成业务相关的工作并掌握基础工具,那你可以做 数据(业务)分析师


如果你是会计或文秘,可以将数据分析技能作为提升职场竞争力的能力,而并非一定要成为数据分析师。


所以 世界上并非只有一种数据分析师,成为数据分析师的路径也不只有一条 。我们要做的就是根据自己的 目标城市 专业背景 兴趣爱好 以及 个人优势 等因素,来匹配最适合自己的那条路。



2

想要快速从小白成长为数据分析师

学习内容要匹配


首先,你要知道学习任何东西都有章法。

高效学习,你需要记住这个公式: 高效学习=输入+输出+快速反馈

想要快速学习一门全新的知识:

第一,你需要找到体系化且适合你的课程;

第二,你需要找到可以让你快速学以致用的实战案例;

第三,你需要找到靠谱的引路人给你最及时的学习反馈。

这也就意味着,在忙着一头扎入学习海洋之前, 你花费一点时间找到能够满足以上三个条件的课程,会更加事半功倍。

放眼现在市面上数据分析师课程,满足上述三个条件,往往都价格不菲。

基于此,为了让你能够以最低的 时间成本 经济成本 ,踏入数据分析师的大门。


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爱数据学院在 9月21-22日 · 北京

专门开设2天 数据分析集训营

让你可以 集中 高效 地学习到 实用的数据分析知识

让你未来的职业发展有一个更有 “钱” 途的选择!


四大集训课程,聚焦真实业务场景


用户增长

■ 用户增长岗位工作流程介绍

■ A/B测试在用户增长中的应用

■ 在数据中发现用户增长机会点



数据产品

■ 数据产品经理技能指南

■ 一款优秀的数据产品应该具备哪些要素

■ 不同发展阶段的企业需要用数据产品解决什么问题

■ 打造一款数据产品的步骤



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■ 日常分析-利用Python进行探索性分析

■ 报表制作-利用Python进行报表自动化

■ 专题项目-利用Python分析用户生命周期

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