如何提升职场竞争力？岗位技能“+数据分析”

“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”和“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。

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和经济成本，踏入数据分析师的大门。

数据分析 · 北京集训营

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

■ 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

■ 算法模型 - 利用Python对用户进行聚类

■ 北京数据分析职场解读

■ 职场生涯发展规划

■ 面试诊断

４大集训礼包，全面建立数据分析体系

金牌讲师团，为课程质量保驾护航

■ 某一线出行公司高级数据分析师——畅销书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》作者

■ 国内一线线上保险公司——业务线增长负责人

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■ 爱数据学院——职场讲师，猎头团队高级候选人、面试指导负责人

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