大家好，我是Joeicy，一枚2020年的毕业生。相信很多同学和我一样，被年初的疫情黑天鹅打乱求职阵脚。企业岗位缩招，外加我毫无实习经历，在求职路上竞争优势几乎为0。

幸好！我这人天生乐观，在一番心态调整后开启了求职自救模式，最终成功拿下了心动offer，转型为阿里系数据分析师的岗位。今天，借由小灶平台，和大家分享下，我在疫情洼地，成功转型为数据分析师的成长经历，希望对所有想要求职、转行数据分析的小伙伴有所帮助！求职频频受挫决心0基础转型数据分析师我当时在国外读的是工商管理。除了专业“万金油”，更致命的是我只有一份实习经历，还是行政岗位。可以说从自身资历到宏观环境，所有的条件都好像在对我说两个字：“不利”。一周时间，投递简历不下200家，但都音讯全无，我慢慢意识到自己的专业在国内对口岗位其实很少，其他岗位也完全没有竞争力，并且一直在投同一份简历。无奈之下，我只好求助国内学长，学长之前从互联网运营成功转行数据分析师，期间还做过不少产品经理的工作，我的这种情况，他比较了解。于是，在煲了一个长达3小时的电话粥后，借鉴学长的转型经历，结合数据分析技能的优势，我决心转型数据分析师。你也许会说我盲从，但我告诉你还真不是，除了学长的指导，我还分析了大量的大厂岗位JD，刷遍了与“数据分析”相关的所有知乎贴，进而得出了以下几点结论：1、数据分析，岗位缺口大，就业薪资高从我们熟悉的猎聘数据统计来看，2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍！这也将成为现在及未来职业发展的一个重要方向。对于要具备数据分析能力的人才，企业也愿意开出让人羡慕的薪资。同样一份来自猎聘的数据显示，数据分析人才的平均薪资可达22,322元。2、数据分析能力是职场必备技能近50%的岗位需要具备「数据分析」能力，现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。数据分析+市场在市场营销中，有一句经典语录：我知道每次营销50%预算是浪费的，但到底是哪50%，并不清楚。但在数据驱动的现在，从激活、注册、留存、下单、传播，每一个路径都能监测到数据流失与转换，以数为据做预测、做复盘，科学保证产出投入比。数据分析+财务财务工作主要集中在对已发生的财务数据进行分析和统计。而数据分析是对已有数据和未发生的数据进行分析，来对项目的可行性进行研究，并得出相应的结论。 数据分析+销售运营通过对销售数据的有效利用与精确分析，实现对市场的准确判断，对销售的有效预测，对产品的有效推广。数据分析也几乎成为了销售人员必备的基本功。 数据分析+产品产品研发把相关的数据抽象出来建模，再将相关模型以API的形式给到客户，客户只要把相关的数据导进去，就能通过这个模型做判断。从而帮助客户完成对业务的督促指导。 数据分析+咨询咨询公司也非常注重数据，例如在麦肯锡，数据分析已经成为公司业务增长重要的驱动力因素。在咨询公司中，数据分析较多地用于管理咨询业务中作为决策的支持。当机立断，我决定通过报课+自学，来掌握数据分析技能。功夫不负有心人相信自己，付出努力，终有回报学长给了我很多他的学习资料，同时，我也报名了小灶的数据分析课程。这里插一句：报课这件事见仁见智，我之所以选择报课，一方面是因为时间紧任务重，课程学习有助于系统梳理内容，更快掌握所学；另一方面，由于我实习经历不足，而小灶的数据分析，每个章节都有相关项目实战，这样可以帮助我获取更多的项目经验。有了安排后，学习过程还相对顺利，一方面跟着小灶的班期，每周一个大的知识点+一个项目；另一方面，我还补充阅读了一些关于数据思维和技能方面对的书籍：1、思维方面：单纯地使用工具并不等同于用好数据，建立数据思维、提升数据素养、了解数据的价值、善用数据驱动业务决策才是关键。2、技术层面：有效的数据分析可以帮助我们发现规律，做出正确的决策以解决业务需求。精进数据技能、擅用数据分析工具是我们绕不开的学习之路。 先说SQL，SQL是数据分析师必学技能，小灶的课程已经讲的很全面了；其次是Tableau，只要你紧跟课程，从底层的数据可视化原理到仪表盘搭建，一次性全搞定了；再者是Python，一方面跟着课程学，同时补充看了松鼠书。算法方面因为时间不够所以只读了一本，不过现在自己还在花时间努力补充算法知识。每天5个多小时，整体学下来还算轻松。在一顿紧锣密鼓的学习后，我鼓起勇气，在3月10号投递了我的第一份数据分析简历。3月中旬，收到了哈啰出行的实习面试邀约，这是当时最好的选择了——阿里系、数据岗位并且是偏用户方向，同时技能只要求SQL和Tableau，对Python要求不高，于是果断决定接受面试。面试结束后，忐忑了三天，邮箱里终于收到了这份offer，由于疫情影响，在家办公了两周，在这期间主要熟悉公司的库表体系，提供一些用户端的数据报表支持，也正好给了我一个适应的时间。5月初，正好赶上哈啰春招的转正答辩，认真准备了很久，最后凭借平时兢兢业业的努力和一定的运气成功转正！(工牌照片)误打误撞成功转行谁说女孩子不适合数据分析？在我决心转型数据分析师的时候，经常有很多朋友劝我放弃，且劝放弃的理由都惊人的一致：一个女孩子天天与数据打啥交道！但我想说，数据分析只是一个职业、一项技能，并不强调性别。是否从事数据分析职业发展，全在你的兴趣。

并且，我一番探索下来，发现女孩子做数据分析，甚至还有一丢丢天然的优势，比如：

• 天生静如处子动如脱兔的性格，静时，把数据分析得透透彻彻、图表抠得漂漂亮亮；动时，全部门的小精灵担当。

• 数据枯燥，分析不枯燥，从数据中发现业务问题，职场绝不缺乏成就感。

• 数据分析和业务强挂钩，女孩子在商业敏感度、和沟通能力上更胜一筹。

另外，就是很多同学特别关心的“代码”问题：一看到上面提及SQL、Python，女孩子们忍不住尖叫：天哪，写代码，数据分析师是程序猿么？其实不然，数据分析师和负责开发的程序猿还是相差甚远。大部分的数据分析师，尤其是商业分析师并不算是技术人员，有写代码，处理数据的能力很重要。最重要的，还是要数据敏感度和业务思考能力。分析师分析数据的目的是要解决业务问题的。比如，分析师日常需要面对的问题可能是：

我们的客户群体是什么样子的人群？不同的客户群有什么偏好上的不同？这一次广告投放的效果好不好？这个月我们的业绩表现如何？

面对诸如此类的业务问题，分析师们必须要抽丝剥茧，运用自己的专业能力通过现象看本质。再则，大家不妨思考一下，作为一个数据分析师，通过给管理层找问题切入点，开拓分析视野，实现了数据驱动业务增长，这是一件多么有成就感的事情呀。所以，想要从事数据分析的女孩子们，无需担心，放开胆子大步前进。

如果你一个人难以坚持，你可以选择在专业导师带领、跟随科学严谨课程设计、与一群志同道合的小伙伴一起有计划、有目的的快速前进。

比如小灶和腾讯共建的《商业数据分析训练营》，专为在校学生、0~3年职场新人量身定制，体系化、专业化提升数据分析能力，一次掌握Python/SQL/Tableau三大数据分析主流工具 ，成为高薪抢手数据分析人才。

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如大家所见，6月22日商业数据分析训练营即将开班，时间紧张，名额有限，下手得快！

当然，对同学来说，更重要的是课程本身，升级版课程有什么优势？哪些人适合？学了之后有什么用？那接下来，Coco将和大家仔细盘盘? 优势一  腾讯大数据专家亲自授课 这门课程，我们特别邀请到拥有数十年资深经历的腾讯大数据专家Earl，Earl导师拥有专业的数据分析理论知识，以及丰富的实操经验。整体研发过程超100小时，课程打磨设计超60天，迭代数10次，亲自选取来自互联网的经典案例，多个互联网行业常见业务场景，最终打磨出10余节精品课程。

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备注：部分课表展示真正深入浅出讲数据分析，让学员既能收获从0到1的系统数据思维，又能将理论知识落地实操。完成9周课程并输出作业，你将收获小灶能力派联合腾讯教育共同认证的结营证书电子版，提升你实践经历和简历的含金量。 优势二  真实名企案例实操  打造个人专属高含金量数据分析作品集 Coco知道，来学数据分析的同学，学习目的是非常明确现实，学完是能够解决业务问题、提升工作效率跳槽加薪的。我们保证，大家学完拥有真正解决数据分析业务问题的能力。为此，9周的课程，我们每周设计了一个实战演练项目，这9个案例是源自百联/腾讯教育/拼多多/Airbnb/知乎/摩拜/小红书等国内外一线大厂真实案例，真枪实战上手，确保每位学员都能收获切实可行的数据分析技能。并且，这9个作品，是可以写进简历的实践经历，对于想求职数据分析岗位同学而言，绝对是能pk掉大半对手的加分项。产出的作业，由来自华为、爱奇艺、喜马拉雅、安永等一线大厂助教亲自批改，专业魔鬼式指导，配合500强导师、贴心班班督学，即便是0基础的同学，也能输出优秀专业的作品。 优势三  实习、全职名企直推机会 更为重要的是，你能提前打入数据分析前线圈子，收获人脉资源，以及小灶不定期直推名企机会。我们现在已经和美世咨询、凯度、网易游戏、A.O.史密斯、吉利、普华永道信息技术合作了人才直推合作，优秀学员可以直推简历给HR~部分内推机会展示▼ 课程适合哪些同学呢？课程上线半年多时间，培养数据分析学员10000+，有学完成功拿下数据分析相关offer，小米、宝洁、京东、百度、玛氏、德勤等等…其中不乏0基础入门的数据小白。最后说到同学们最关心的课程价格。首先，相比外面动则三五千的价格，小灶可以说低调得很良心了。9周的商业数据分析课，现在支持花呗免息分期付，12期算下来，每天不到10块钱！一杯奶茶的价格都不到，你却能收获高薪技能，你敲开名企大门，投资回报率百分百！

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