大家好,我是大鹏,目前是一名数据分析师。
上周末晚上,我的学妹突然约我出来喝咖啡。想起学妹在学校就一直说想转行,最近在网上捣鼓自学数据分析软件有一小段时间了。我想她不是为了叙旧。
果然来到咖啡店,她一屁股坐下来,把手机递给我,开口就问:
鹏哥,我的偶像,你以你资深的眼光帮我看看,这招聘要求都是什么意思啊?
我看了一眼,回答到:这不是很正常的一份招聘需求么?哪里看不懂?
学妹:鹏哥,我是小白,最近自学数据分析,excel、R、python、SQL什么的都有涉及,觉得自己好像学到很多,又好像什么都不懂,想着边学边投简历试试。可我一打开招聘网站就懵了,感觉他们全都超纲了,鹏哥你告诉我,到底如何解读招聘信息呢?
既然学妹开口,我当然要表现一番。为了表示我的细心,我决定发挥我灵魂画手的特性,为她细细解读:
首先我们先看看你的硬条件。这个公司有社招和校招,说明还比较缺人。你刚毕业没多久,学历也符合要求,硬条件是合格的。
他们招不招你的重点就在“你是否能承担他们的工作”上了。
学妹频繁点头笑容,答到:那太好了,鹏哥那你再帮我评估下这个岗位都是承担什么工作的。
身为灵魂画手的我很快划出了重点:
一般针对数据分析师有两点要求,招聘广告都提到了:
第一是技术能力,比如这篇招聘广告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss还有Python。
第二是业务能力,就是发现问题和解决问题的能力,参与到产品的设计到销售的整个流程,从数据中反馈出结论,从而连接业务和产品两个部门的工作;
那么我们来看看具体在业务中对应出现的工作内容:
这是一个互联网产品公司。公司里面,比如DBA或前后端工程师的员工,大多只管产品技术怎么落地,不管业务上产品该如何发展。
而产品经理、用户运营甚至交互设计师,他们的工作是从产品运营的反馈不断设计和更新产品功能,以达到获取更多新客,活跃老客,最终盈利的目的。他们需要技术部门的数据反馈才好进一步做设计。
而他们要招聘的这个数据分析师岗位,是用来连接这两个部门工作的,即招聘写到的第4点“对数据挖掘分析,对业务部门提供数据支撑服务,使产品不断优化”。这样的工作需要熟悉常见的指标,建立和优化指标体系并能做好指标落地,及我们常说的“出结论”。
学妹皱眉了:技术方面我是新手,怎么破?我已经自学突击了几个月的excel了,原来excel比我想象的强大多了。但这里要求的好像还有其他的各种分析软件,SQL我已经会基本的调用,用Python写写基本的爬虫也没问题,但这里要求的“精通”“熟练掌握”我不知道要什么程度……
我:咳咳,这里的“精通”可以说是个玄学,招聘上可以写是为了筛掉那些不会Python或者只了解一些基本语法就来投的人,所以...最好不要自己加“精通”这两个字,容易被面试官攻击。
学妹:好的,我明白了鹏哥。我还有个困扰我很久的问题:其实我认为excel挺强大的,大部分功能都可以以低成本的方式学习到,并不需要用Python,可视化方面也基本够用,为什么公司的招聘要求基本都写了Python或者R的要求?
我:excel是非常强大,并且适合新手入门理解数据,不过后期有很大的缺陷,比如:
①当数据量较大时,excel处理数据效率低,容易死;
②算法有局限性,没办法做复杂的建模;
③图表类型限制,图表逻辑不明确;
④是第三方软件,和产品开发对接存在问题;
⑤数据清洗过程繁杂,除非用VBA,否则难以导出脚本。
而Python就是解决以上问要的比较好的选择,简单易学,三方库众多可以快速做数据清洗,也只支持脚本导出和功能封装,往后可以深入学习更多挖掘算法,方便对接产品部门,是提高工作效率的首选。Python就好比你另一只“手”,只待你去写好一套逻辑控制他分析。
另外啊,Python数据分析工作后期转岗加薪的可能性很高,你可以往不同方向发展,薪资嘛,当然也是越精越高的。
学妹:原来如此,听上去真不容易,我自学的这2个月,有点像无头苍蝇一样,大部分时间都花在excel的学习上了,之前还以为Python只是做开发用的,总是想到哪学到哪……鹏哥你有没有什么Python数据分析的教程推荐呢?
我:当然有,与其什么都沾个边,不如好好的做一次完整的数据分析学的多。如果你想学Python数据编程,我强烈建议你从一次“要动手、有目标、有答疑”的《Python数据分析》训练营,用最短的时间代价快速入门。
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