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。GO！GO！GO！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？

我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。

原创精选：

• 找分析工作，为啥别人那么轻松，我这么难

• 疫情之下，数据分析师的工作会更难找吗

• 2020年换工作，这里有5条提醒

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