都知道程序员工资高,互联网还有一个高薪岗位,好入门却被忽略

邻居家有一小姑娘明年毕业。

如你所知,2021年应届毕业生的秋招已经从今年7月份就陆续展开了。

所以,她前段时间过来找我咨询:

“听说各公司技术部门里面女生都特别少,大多数招聘都男性优先?”

我一时竟不知如何回复才好,说不是,明显在撒谎;说是,自己身为一名女性,对这种现象不服,却好像也无可奈何。

图片来自电影《华盛顿邮报》

为了不影响一个即将进入职场的新人对未来的美好憧憬,我选择了替代方案,其实也是发自内心的推荐:

“其实近几年另外一个岗位也发展得挺快的,工作性质跟程序员有诸多相似之处,薪资水平差不多。如果我是你,我会重点考虑它。”

“真的吗?快说说,快说说,是什么岗位?”小姑娘一下子热切了起来。

“数据分析师!”

“之前没太听说过,你能给我具体说说吗?”

图片来自电视剧《平凡的荣耀》

01

数据分析师的职业前景

目前企业里跟数据分析相关的岗位,主要有2大方向:

一个是商业数据分析师,一个是数据科学方向。

都是这几年大热的岗位。据统计,从2015年到2019年的4年间,市场上对数据分析方面的岗位需求增加了12倍之多。

而在薪酬方面,数据分析岗位的平均工资跟我们通常印象里程序员的平均工资是不相上下的。

既然问到我了,另外再多说一句:

作为一个做了多年HR的人,给你一句简单易记的薪酬定律:离业务近的技术型岗位,工资都好说。

恰好,商业数据分析师,就是这样一个岗位。

图片来自电视剧《四重奏》

商业数据分析师是跟业务紧密相连的,比如,一家电商公司的运营推出了一个发优惠券以促进客单价提升的活动,发现效果不理想。

这时候就需要专业的数据分析师出面找出原因、以便及时调整策略,实现运营活动的目标。

不仅是电商的运营,做社交、内容、游戏的互联网公司,又或者是传统企业,每一家企业都需要商业数据分析师。

客户行为分析、产品改版后的数据分析、推出拉新、留存和促销活动后,各环节的数据是什么样的、为什么会是这样、需要做什么样的改进等,都是商业数据分析师要解决的问题.

数据科学方向,则更加前沿,我们近些年经常听到的人工智能、无人驾驶等技术,都需要有数据科学方面的人才参与,这个方向的从业人员,对其在算法、模型方面的要求都很高。这个我们今天就不做讨论。

图片来自电视剧《平凡的荣耀》

02

商业数据分析师的技能要求

前面我们已经大致了解了商业数据分析师主要做什么,通过岗位职责,就大致能够分析出这个岗位的技能要求:

第一,要具备一定的业务知识和商业洞察力。业务的具体流程是什么、整个流程中各环节可能会出现的问题有那些,等等。

这个能力,对初入行的商业数据分析师来说,通过入职后相关学习资料的自学、领导的讲解、参加业务会议和讨论等方式,基本上短期内就可以掌握最初级的要求。

更专业、重要的商业洞察等工作,数据分析部门的领导及中高级数据分析师会负责。

图片来自电视剧《平凡的荣耀》

第二个能力就是对数据分析相关工具的使用和掌握。这也是绝大多数公司招聘数据分析师时,重点关注的部分。

最常见的数据分析工具包括SQL、Tableau、Python等。

数据分析师的招聘流程,一般分笔试和面试,笔试的题目重点考察2点:求职者的基本逻辑推理能力和对常见数据分析工具的掌握。

如果笔试通不过,基本就宣告应聘流程结束,不会再有面试机会。即便通过笔试,面试也仍然会重点考察对数据分析工具的掌握。

因此,对于想要应聘商业数据分析师的人来说,掌握常见的数据分析工具是第一要务。

图片来自电视剧《平凡的荣耀》

03

如何学习数据分析常用工具

不管是应届毕业生,还是想要中途转行的职场人,相信不少人都跟我一样,并没有系统地学习过这些课程。

好吧,我这是往自己脸上贴金了……事实上,我完全是0基础。但我越来越意识到,在这样一个数据、算法为王的时代,即便不做数据分析师,基础的知识和原理也是必须要掌握的。

所以最近一段时间,我在自学。

学习的过程中我发现,对我这种小白来说,如果能有一个又专业又会教的老师,绝对事半功倍!

在老师深入浅出、并配以实操案例边学边练的教学过程中,以前看起来像天文的代码,竟然变得熟悉又亲切,那感觉真是成就感爆棚!

图片来自《十三邀》

可能你会说,我要应聘数据分析师的岗位,一个入门的课程哪儿够啊!

说得太对了,但是如果不开始就离目标更远不是吗?从我自己的经验来说,现在的状态就是越学越想要知道更多。

我想,这就是我们掌握每一项技能的基本路径吧!

从最开始什么都不懂,然后一个契机开始入门,入门之后发现好大一个让自己充满探索欲的世界,然后就继续探索下去,不知不觉,就成为这个领域的一名熟练工了。

有些人可能会走得更远。

如果你是应届生,还没想好要找什么样的工作,如果你想要转行,还不知道要做什么。

商业数据分析师,可以是一个备选方向。

不过在那之前,还是先从学习数据分析工具开始吧!

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