转行数据分析，请抓牢这些「涨薪」要点！

• 年龄偏大（38岁以上）
• 不相关工作经验太久
• 学历过低（大专以下）
• 求职期望城市，为数据岗位较少城市
• 没有主观能动性和主动思考能力

二.如何能高薪？即使背景、学历相关，但想要获得高薪，也要花一番心思。Amber今天给大家科普下数据分析岗位简历的撰写的几个误区，希望对大家有帮助。1.项目经验撰写不规范大家在描述自己的项目经历时，要重点撰写项目背景描述和责任描述。项目背景是让面试官了解你做的是什么项目及项目的大小。责任描述是让面试官知道你在这个项目中，负责了哪些工作。并且在简历的排版上，撰写不同的点时，可以加粗字体来区分，使面试官一目了然。2.关于个人能力的描述这是用人企业很关注的部分，它可以看出你与这个岗位的匹配程度，你的业务方向，你的优势和劣势在哪里。在去面试前，Amber建议大家根据要面试的岗位，修改简历，调整能力的优先级别和顺序，比如去面试数据工程师，那你要把工具、算法写在前面。并且对于能力的描述不要几句话了事，要详细的说明，每个工具的掌握程度，经常使用哪些。算法也是同理，需要说明你掌握的算法和你经常使用的算法。这样才会使面试官更全面的了解你的能力，加深对方对你的印象。3.其他几点注意事项

• 简历中不要写自己不擅长、不懂的工具技能，不要存有侥幸心理。否则，在面试中，面试官一旦问到，那倒霉的就是你

• 简历中的项目经历，要事先梳理好自己负责部分的细节与逻辑，在面试官让你谈操作时，不要以数据分析流程回答，而是要用分析思维去解决

"高薪"入职数据分析并不是一件容易的事情。

我们需要详细的权衡自身情况，结合自身的学历背景及工作经验来判断。更重要的是不断的加强自身的知识体系和对数据领域的了解程度。

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作者：Amber

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