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最難求職季,如何在求職「寒冬」突出重圍?

「當潮水退去,沙灘上留下一批裸泳的人。」

新年伊始,邁瑞閃電解約 200+ 應屆生,招行用一句「政策變化」毀約 600+ 應屆生。早在去年年底,鬥魚海外部突然「死亡」,鎚子只留下了 40% 的人,某些大廠,也默默加大「人員優化」的力度。

這一切都只是「冬天」來了。但我們的重點應當是如何解決問題,而不是問題本身。面對寒冬,如何突出重圍?

  • 如果你「不幸」遭遇了裁員,不論現在狀態如何,都應當「糧草先行」。很多年底被裁的人都現打算「稍作休息」。事實上,一年十二個月都是求職季,即使沒有現成的機會,也應著手準備,梳理思路,提起進入求職市場。

  • 如果你在這波寒流中倖存,也應保持警惕感,畢竟這不是第一次寒流,也絕不會是最後一次。你應當做的是:掌握至少一門專業技能,並養成持續學習的習慣,時刻體現你的「價值」。

數據時代,「分析」技能更吃香

在這一波寒冬中,能夠洞察數據規律,做出驅動業務高效增長決策的人才,很可能是寒冬中的篝火。數據分析能力是容易被忽視、卻又在工作中不可或缺的「硬技能」。

之所以說數據分析能力對職場幫助極大,主要有兩個原因:

一、專業技術人才需求高

幾乎所有行業都需要數據分析師。目前,數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業:移動互聯網、計算機軟體以及金融,總佔比 64%,同時非典型數據產業,潛移默化、迅速崛起。說明數據分析是各個行業都是通吃的技能,且都能期待不錯的收入水平。

最難求職季,如何在求職「寒冬」突出重圍?

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二、數據技能普適性高

幾乎所有崗位都需要數據分析技能。無論你是處於公司中的哪個環節,從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務,都需要掌握數據分析技能。在大數據、人工智慧的浪潮里,只要公司有業務決策需求,都離不開數據分析這個「工具」。不懂數據,熱門職位很大程度上會失之交臂。

最難求職季,如何在求職「寒冬」突出重圍?

因為稀缺所以高薪,據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱:目前我國大數據人才僅 46 萬,在未來 3 – 5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人仇恨。

3個月,把「數據分析」技能寫進簡歷

缺口意味著機會。從上面兩點可以看出,數據分析人才是市場上稀缺的人力資源,而企業對數據分析的需求卻急速上漲。在大量數據分析人才湧入市場之前,你要搶先一步抓住這波紅利。

職場人學習,往往帶著明確的求職/升職目標,想成為企業急需的數據分析人才,如何開始,才能不走彎路?

正確的學習方式,就是先構建系統的學習體系,並在實踐中習得應用的方法。來自矽谷的優達學城 Udacity 的數據分析課程,以名企合作的實戰項目為核心,並提供席位限量的【7天試學】,幫助學員少走彎路、節省時間。(文末可了解如何試學)

Udacity由 Google X 實驗室的無人車之父 Sebastian Thrun 創立,課程與 Amazon、Google、Kaggle 等全球領先企業聯合開發。在 MOOC 發展較為成熟的美國,Udacity 為畢業生頒發的「納米學位」相當於「名企敲門磚」。

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2016 年登陸中國後,與更多中國企業達成合作,騰訊、京東、唯品會等互聯網名企,都將 Udacity 納米學位項目作為員工的內部培訓內容,入職的 Udacity 畢業生甚至可以獲得公司的「學費返還」,納米學位在中國的影響也在逐漸擴大。

(想直接諮詢試學,獲取pdf版完整課程大綱,可拉到文末)

數據類課程框架

為滿足不同人群職場晉陞、轉行等需求,Udacity 也推出了多種不同類型的數據類課程。如以職場加成為目的的「商業數據分析」,和以求職轉行為目的的「數據分析師」納米學位。幾門課程框架如下:

(可拉至文末獲取完整大綱)

最難求職季,如何在求職「寒冬」突出重圍?

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從框架中可以看出,課程圍繞項目展開,零基礎學員也可以加入學習,幾門課程的第一個項目都包含在試學內容里:

商業數據分析可試學項目:

揭秘網紅咖啡店的商業決策

獲得網紅咖啡店的經營數據,通過商業數據分析提供下個季度的經營策略。7天快速入門 Excel 報表和 SQL 資料庫。

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數據分析(入門)可試學項目:

揭秘北上廣空氣質量

獲得北上廣等 5 大城市 PM 2.5 數據,通過分析空氣質量變化趨勢,學習從提問到可視化分析結論的數據分析流程。

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數據分析(進階)可試學項目:

揭秘「冰與火」戰役制勝因素

獲得《權力的遊戲》戰爭數據,分析影響戰爭結果的因素,溫習從提問到可視化的分析流程,並找到隱藏在文字中的戰役制勝法寶!

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課程完成後,你將擁有夯實的知識基礎,並在打磨實戰項目的過程中累積經驗。實戰項目經驗均可寫入簡歷,為求職面試加分。

上圖中三門納米學位,均提供【7 天試學】

1. 想獲得納米學位證書、將實戰項目寫進簡歷、提高職場競爭力;

2. 互聯網、市場、產品、運營等崗位,工作與數據分析密切相關;

3. 想轉行數據分析,卻沒有任何編程、數學背景;

4. 已經接觸了數據分析相關技能,希望系統學習、成為行業專家;

5. 早就對數據分析感興趣,但不確定自己從何開始

7天,通過親自挑戰一個數據分析項目,判斷課程是否適合自己!

哪門課是適合我的?試學中如何做項目?「商業數據分析」vs.「數據分析師」- 區別是什麼?任何問題:

長按識別關注公眾號,獲取:

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