学”土木工程”,能做数据分析师吗?

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2020-08-1913:08:00 评论 80 1369字
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首先回答问题,如果应届毕业生,可以尝试,但大厂难进,如果是毕业2年,从事所在行业2年以上,转行是非常困难的,如果转行,做好心理准备,做好努力准备。

首先回答问题,如果应届毕业生,可以尝试,但大厂难进,如果是毕业2年,从事所在行业2年以上,转行是非常困难的,如果转行,做好心理准备,做好努力准备。

这个题目,可以这么翻译:专业不相关,能不能入职数据分析师?

接下来详细回答这个问题

专业相关是指什么?

统计学、应用数学、管理类、计算机科学与应用等专业

入职数据分析师的基础是在于技能(SQL、Python、Excel、Tableau、统计学、业务知识等),能入职在于策略。

一.专业不相关,应届毕业生入职数据分析的策略

抛开基础不谈(专业技能等),单谈策略

1. 实习经历

在毕业之前,努力获得相关实习经历,数据相关实习内容偏"体力活",但是这个取数的体力活,也需要扎实SQL技能,所以在找实习的时候,需要把技能搞定

在实习过程中,因为做是体力活,那么脑力活呢?因为你有数据,所以要通过这个数据,把公司的业务流程梳理好,然后多做事,做分析,把学习的业务分析本事用上,很多人说在公司里就是取数,没有分析,这个主要问题在于领导,次要问题,在于你,多做多得。

2. 岗位策略

目前数据分析相关岗位包括:数据运营、数据产品、数据分析、数据挖掘、数据开发等,针对跨专业的应届毕业生,我建议可以从更好入手的岗位,这类岗位,应聘者会岗位模糊定位,准备不够充足,如果我们准备的够好,那么机会很大。

举例:

①用户增长增长黑客

对着岗位定位不清的公司,在乎的是流量的转化,定位清晰的公司,在乎的是用户增长模式的流程优化

②策略运营产品

策略运营产品,不用公司的需求不同,有的公司需要的是针对公司资源进行优化,提出业务升级解决方案或者业务效率解决方案,对于数据资源强大的公司,策略产品,如何应用好数据,是一个非常好的工作方向

③用户研究

这个岗位,在一线城市的大公司是有需求的,但如果专业程度过于集中,成长容易受限,设计类专业的朋友可以投递

④运营类岗位

运营类岗位是万能岗位,转行首选,大公司要求高,小公司让你看不到成长,这个时候,数据成为了你的核心竞争力,同时行业辨别需要非常谨慎

3. 投递公司的限制

跨专业入职一线大厂,成功率不高,只有技术领域,是有可能的,技术领域更看结果,管理类相关的岗位除了看结果,还有看业务理解、思维、沟通,通过笔试题、面试题不足以测试出来。

所以入职的公司的级别自然匹配出来:

①传统公司大公司(互联网)新团队,组建新团队,门槛低

②B轮左右公司,需要功能类人才

这里入职的原因都是以技能基础过硬获得面试机会,但是能入职的根本原因是对行业的理解,所这点我们需要训练

二.专业不相关,非应届毕业生入职数据分析的策略

1. 不能裸辞,如果裸辞做好心理准备

在我支持的朋友当中,影响入职率最大的因素就是心态,裸辞容易造成安全感的问题,如果心态没问题,又因为是跨城市,需要去到面试公司所在城市,那么可以

2. 在目前基础上,找机会

如果工作岗位中有涉及数据分析,最好在本行业找机会,或者寻求内部转岗,转成后再过渡

3. 运营类、解决方案、数据相关岗位作为入口

我帮助学员的标准是"正轨"。

"正轨"的定义:行业、公司级别、团队、领导、岗位、业务,这些元素的相关程度,每一次的跳槽都要将这些元素转正,做到相关。

对于年龄较大,从业时间较长,觉得数据行业可以进的朋友,需要从多角度考量,尤其是做好之职业生涯发展

End.

作者:黄学

本文为中国统计网原创文章,未经许可禁止转载

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