如何找到第一份数据分析工作
免费讲座:周六 12:30 pm

数据分析就业宝典
本系列主要针对初中级职位  BY - 曲达雍

2007年以来我做职业规划,已经有10年了,接触好多来咨询的朋友,见证了很多成功,也看到很多失败。在这里我总结一下对大家找工作有帮助的经验供大家参考。首先回答几个我最经常回答的问题, 然后是一些有针对性的问题

Q: 我英文不好,可以学数据分析嘛?
A: 这是一个完全没有营养的问题,这就象是在中国问 “我普通话讲不好,我可以申请这份工作嘛?” 。有这么多地方可以学英文,希望您把英文基本提高到一定程度然后再学习专业。可以这样说,你今天学任何专业都可能学错,钱都可能白花。唯有在英文方面的投 资,每一分钱都值得。 
Q: 现在外面就业市场如何?现在的就业率如何?
A: 外面的就业市场其实和您是否能够找到工作关系不是很大。你需要的是尽快充实自己,积极的准备简历及面试。外面工作机会再少也是有的,问题是有一个机会给你,你能否抓住。一个准备好的candidate,一次性拿下面试的例子太多了
 
Q: 多长时间能找到工作? 
A: 这要看你自己的学习刻苦程度。知识点就那么多,掌握了之后,就是简历和面试了。我所接触的大部分没有找到工作的朋友们,要么知识掌握的不到位,要么简历面试毫无章法。真正准备好但没有找到工作是不可能的。所以这是一个唯有你自己可以回答的问题。
Q: 我没有这方面的经验,可以学嘛?
 
有没有经验其实并不重要,重要的是你要有足够的心理和经济上的准备。我见过学英文的,学旅游的,学新闻的都找到工作。共同点是这些人都是狠角色,对自己的要求严格毫不手软。 

下面是Q堂主两个精彩数据分析初级职位就业话题视频:

 
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这一视频系列每个月出4期,基本上一周一期,所有内容都可以在我的微信朋友圈里面找到,51.CA博客的教育频道,同时也可以在Youtube 腾讯视频里搜索Q堂主谈就业




 Ø  免费福利系列, 我将系统讲一下数据分析中的编程问题。计划覆盖 Perl, Python, C#, and OS. 我本人是从建筑学转行作IT的,理解编程初学者的痛苦,有信心,有能力领你入门。

Ø  专家对话系列, 将请出在数据分析行业有分量的,至少DIRECTOR 级别的专家谈谈他们对这一行业的认识,以及他们的招人标准

Ø  经验分享系列, 会有参加工作2年以内的数据分析业内工作的朋友分享他们当时找工作的经验,日常工作的要求,以及接触的工具与技能

Ø  职位分析系列,每次我会和大家一起读两份JOB DESCRIPTION RESUME 然后谈谈申请这一职位所需要注意的要点,以及面试如何准备

  

如何获取你的第一份数据分析工作系列之1 – 就业市场分析

 

曲达雍

这个题目有点大,全部讨论我有点力不从心。为了降低难度指数,我先将范围缩小一下。本文探讨范围仅限于数据分析的初级职位,对于已经在这一行业工作的业内人士帮助不大。阅读完本文如果有任何建议或者有困惑之处,请加我微信jobready123或者邮件到jobready123@gmail.com

为啥数据分析最近火了?

评估一下当今最最最……..火的3个话题,没有任何悬念的会是大数据,互联网 云计算。其实这3个话题是相关的。我自己的理解是 - 依托互联网,用云端计算能力来收集,储存,及处理大数据,从而挖掘出客户所需要的知识!”尽管说起来绕口,但道理很简单 “互联网是平台,云计算是先进生产工具,而数据整理,分析,和挖掘才是核心竞争力”

为啥最近火了呢?说白了,大趋势使然。硬件,软件以及技术都到位了,才让数据分析有可能做,值得去做,并且做的有价值 。以前硬件没便宜到可以到处设探头,传感器,终端, 没有足够的数据,你有啥好分析的; 其次即使硬件达标,软件跟不上,没有好的算法,分析数据速度超慢,估计没有人有耐心来等待结果; 再次,软硬件都达标,没有商务需求,也没用啊!最后一点最关键,有需求才有机会!现在哪个领导做报告,不是一堆真的,假的数据,表格以及趋势图。 这就是为什么数据分析这部战车一启动,就不大容易停下来了,因为它已经成为公司的决策工具之一。看看现状,你就知道这是一件没法停下来事情:

Job postings for NoSQL experts were up 54% year over year, and those for "big data talent" rose 46%, the site reported in April. Similarly, postings for Hadoop and Python pros were up 43% and 16%, respectively. [Source: Dice]

The digital universe will grow from 3.2 zettabytes today to 40 zettabytes in only six years. (One zettabyte is roughly a billion terabytes.) [Source: Hadoop Summit 2014]

Most companies estimate they're analyzing a mere 12% of the data they have, according to a recent study by Forrester Research. [Source: Chinaemail.com]   

Big data jobs pay quite well. According to Salaries of Data Scientists, an April 2014 study from Burtch Works, the 2014 mean base salary for a staff data scientist is $120,000, and $160,000 for a manager. [Source: Burtch Works]

数据分析职位都在哪些行业里?

简单的回答是 - “主要集中在产生大量数据的地方, 比如,生物,制药,市场营销,Social Media, 电信,金融…. “。 这样的答案是一个政治上正确,但没有价值的回答, 太泛,没有操作性, 因为纵然这些行业有千般好,和你也没有一毛钱关系!

Revise一下提出的问题会更加有实际的指导意义,作为刚毕业的学生, 或者转行的第一份工作,我可以申请的职位集中在哪个行业?“ 我觉得候选就业方向至少应该满足以下两点

·         就业面要广,各行各业都需要。特别指出,刚毕业,或者第一份工作就定位在银行的Financial Analyst, risk analyst操作起来有困难。能进银行的,上学时都做过Co-op,你现在才想起来,已经来不及了 [这就是没有积累的后果]

·         行业变化快,对经验有要求,但对学习能力更看重。有的行业需要积累,业务的了解比技术重要的多,比如制药和银行业。你会几个分析工具,软件没什么用,行业经验才是王道。建议你把精力集中在Marketing 客户关系管理 | CRM 方向。首先,所有的商业行为都是逐利的,其根本都是让客户掏钱,如何有效的找到客户customer segmentation, penetration, concentration, 甄别客户customer life value, credit risk management, churn rate 以及保有客户的粘合度(loyalty program, customer retention)成为所有行业的运营重点。在这方面的经验各行各业都需要。透露一下,银行里最大的分析部门是Marketing 部门,不是Financial Analysis Risk analysis. 选择Marketing作为就业方向的另外一个重要的原因是这一方向变化太快,传统Marketing的知识有用,但对于新的Marketing手段的熟悉,运用,已经分析更加重要。几年前,LinkedIN 还仅仅是个社交网站,现在已经成为公司宣传的必要装备。这样的情况,哪里会有人要求你有5年以上Social Media 的经验? 你稍微懂一点,就是专家了。

具体哪些职位可以申请?

这个问题,看起来难,但其实最好回答 “几乎所有的带ANALYST的职位都可以申请“。WHY? 因为分析类工作从大的方面着眼,只有两类 Business Analyst Data Analyst“。具体的初级职位可以是 Marketing Analyst, Customer Insight Analyst, Segmentation Profiling Analyst, Reporting Analyst, Digital Marketing Analyst, and Data Analyst. 去网上看看吧,职位是相当的多,几千个总是有的


敬请关注系列之2我可以做数据分析工作吗?


 

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