数据分析越来越火,如何做一个靠谱的职业规划?

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2020-10-12 08:11


简单来说,规划职业发展有四个步骤
 
第一步:评估现状。
梳理自己目前有什么硬资源(学历、资历、头衔)什么软资源(时间、关系、能力)。梳理自己目前的硬痛点(可量化的指标,如收入,睡眠时间等等问题)与软痛点(不开心,不爽,没前途,不因吹斯汀)。定出自己目前最想解决的问题。
 
第二步:确定目标。
搜索企业、岗位,了解不同企业的岗位需求。结合自己的现状(特别是硬指标),排除一些不可能达到的状态。在可行范围内,结合自己想要解决的问题,定出自己最想达到的状态。
 
第三步:规划路径。
如果是向上发展,比如想获得更高薪酬的岗位、更大的平台、更高的头衔。那么眼前的能力很有可能是不足的,软硬资源很有可能都有不足。要规划路径,在可见的时间限度内逐步提升,达成目标。如果是向下发展,比如想从一线回老家,想找个更轻松的工作,想找个更安稳的工作。那就得认真考察目标企业是否符合自己期望,要付出的损失是否大得难以承受。
 
第四步:确保资源。
要保证路线图的顺利实现,需要有充分的资源保障。首先是生活上是否能撑的住足够的压力,有充足的时间、金钱,家庭是否支持。其次要定下学习计划,保障有足够的投入自我提升。最后是选准考研、离职一类重大行动的关键点,在经济寒冬离职宅家,在经济旺季读书考研都是很蛋疼的(是滴,说的就是那些05年读研,08年毕业,10年读研,13年和20年毕业的倒霉蛋) 
 
完了?当然就完了啊,有了目标,有了行动线路,有了充足的资源,去干就好了。GOGOGO!行动起来。其实整个职业规划的流程中,都充满了大量道理就是这么简单的事。因为企业的要求就摆在那里,个人的资历就摆在那里,要学习的书就摆在那里,自己去匹配就好了。单独看,每个步骤都是很简单的。
 
然而一涉及到应用就难了。因为所谓“好医生也难看自己的病”,我们在判断自己的职业发展时,很容易高估自己的主动性,高估自己的精神力,忽视客观事实。于是我们有幸目睹大量的职场悲剧。
 
悲剧一:评估现状时,本来在校生可以尽情试错,反而缩头缩尾。
不去实习,不去做课题,不去争取多见识一些行业,多认识一些人。总是想着“一战定乾坤!”找到一个100年可持续发展道路一路走到黑。

浪费了太多时间思考“这个XX刚毕业起薪有20K吗?有标准版教程吗?有标准版教程的PDF版下载吗?”每日宅于寝室,还拿“上课很紧张啊,老师有任务啊,学生会又有事啊”当借口高挂免战牌。

想成为数据科学家,还非得找个“实习数据科学家”干。都2020年了,搞得还像1028年的农村小媳妇:诶呦,一但碰了手还不得结婚!我可得慎重点……真是应了那句:“世界都没有观过,哪来的世界观”。这样扭扭捏捏,不但没法验证自己的想法,而且简历就是一张白纸,除了学校名字没有拿得出手的一点点资历,谈什么规划??
 
悲剧二:评估现状时,本来在职的应该谨慎,反而各种任性。
特别是刚毕业的学生,因为在学校没有见过世面导致择业不好,然后急着跳槽,毕业2年跳8次,没有掌握一门拿得出手的技能,还留给HR一个“心态浮躁”的坏印象。

或者还保留学生思维,想着只要学好XX就能有工作,毕业俩月离职,在家精心苦读3个月。结果投简历被HR各种歧视:“一个没有经验的家里蹲能干什么”。
 
特别是工作已经5年以上,有明显行业、岗位印记的同学。这些经历已经注定了自己不可能再从事某些领域,目前的生活状况也注定了自己不能像20出头的小伙子从0干起,如果再觉得:“老夫还能一战,不就是学东西吗,18年前我高考数学也很好呢”就会悲剧。

因为即使你能学会,企业也不需要一个40岁的从0开始的程序员了,上一段里大把0基础转行的等着挑呢。
  
悲剧三:设定目标时,视野太窄,总是随大流。
听结论的太多,认真研究岗位的太少。或者总是听不成功人士的抱怨,觉得干XX就是死路一条。

或者总是听成功人士的鸡汤,觉得只要我每天4天起来看见西二旗的太阳,我也能成为猪云、牛云、兔云。张嘴就是头疼阿,头疼阿哪一个BU?哪一条业务线?哪一个岗位?细问一下全是问号。

更不要提其他垂直领域闷声发财的企业,更不要提大量做B2B业务的企业,细问起来一概不知。如此虚无缥缈的设定目标,不但会引发错误的判断,而且会错失很多很多机会。至于路径和资源,如果判断都错了,怎么可能有对的路径,准备充足的资源呢。 
 
这就和做数据分析一样。谈起数据分析,人们总是习惯性想到各种神机妙算,各种玄乎的算法,想到《震惊!人工智能留给人类的时间不多了!》。

然而真正做数据分析的,大部分时间都在清理数据,确保数据准确性;在用多种维度展示问题,力求清晰客观的展示事实。这才是科学判断的基础,是所有高楼大厦的屹立不倒的根源。所以不要再沉迷各种鸡汤段子,吐槽抱怨。认真从事实出发,整理现状,探索前景,才是真正靠谱的职业发展走法。
 
然而我会写这一个求职系列文章和出数据求职课程,完全不是因为我是做数据分析的,而是因为最近两年大数据、人工智能概念太火,导致人们一窝蜂的涌进来。经常有各种人各种场合问我:

数据分析月薪有10K吗?

有数据分析的标准书吗?

有这个书的PDF版吗?发给我?

我先从数据分析转人工智能咋样?

0基础能学到啥程度找工作?

我在工作中也见过数据,我能干这个嘛?

我就看干这个钱多,我也要干

  
当然,还有更多的是:

我感觉现在的工作太安稳了,没有挑战!

我感觉现在的工作没前景!
我感觉现在的工作很沉闷!
我感觉现在的工作没人带!
我感觉现在的工作很官僚!
互联网行业,一定有人带!很有趣!很有挑战!很有前景!很民主!
我要转行互联网行业!
 
当他们这么问我的时候,我知道他们还没有准备好。我知道他们又在躁动。我能体会到他们激动心情,但也真真切切感受到,他们连基本的收集工作都没完成。我关注了一些他们经常看的朋友圈,甚至都能通过他们关注的公众号推文,精准预测到最近又要有什么问题要问了。于是把积累了若干年的吐槽累积起来一并发出,希望大家能客观地看待问题。
 
可有同学反馈,说:这里的举例都是判断现在工作,如何判断这个工作在未来的前途呢?——人家还是想找个一本万利的工作从一而终嘛。好吧,就像做数据分析的都会被拉去预测一下未来一样,本篇点赞超过60个,我们专门增加一篇,看看职场的未来如何预测。

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