python数据分析师前景及待遇怎么样_数据分析师的前景怎么样?

首先需要定义一下长期:五年?十年?二十年?五十年?

其次需要定义数据分析师:

A. 只会进行描述性分析的(比如出报表)

B. 在 A 的基础上还能说清楚为什么的

C. 在 A/B 的基础上还能告诉合作团队(产品团队、运营团队、商业团队)下一步该做什么的?

D. 不但能做到 A/B/C,而且对一些特定的业务知识有深入了解的(比如特别熟悉如何做用户增长,或者特别熟悉广告业务,或者特别熟悉如何做风险管理等)

E. 不但能做到 A/B/C/D,而且还能带团队、能建立一个好的公司或者团队的数据方面的文化、有以往成功经验的

对于 A 类来说,工作还是可以找到的,但待遇不会太好,而且会越来越难。其中比较可怕的一点是,如果只有类似这个程度的技能点,可能很难找到一个好的工作环境,让自己在接下来的几年内有提升。而这种类型的数据分析,五年之后的前景我个人并不看好。

对于 B 类来说,找工作的难度和好坏跟 A 差别不大。但是如果一直有这样的天分或者好奇心,知道怎么去挖掘问题背后的原因,即使是在相同的工作环境下,大概率也会成长得更快一些,而且可能更有心思和动力跳出这个环境。如果一直保持在 B 类,接下来三五年可能还好,再之后不好说。

对于 C 类来说,找工作的难度不大。一种情况是没什么工作经验、或者工作经验很少,但是却有这样的能力的人,这是真的厉害。对于这样的人来说,找工作的难度可能在于如何过简历关,拿到面试的机会。另一种情况是工作了几年之后锻炼出来的,而且大概率公司还不错,投简历基本能过,面五六家总有一两家能过的。以湾区为例,2020 年数据分析的工作不如前几年那么火,主要原因在于前三四年各大互联网公司招人实在是太狠了,接下来会慢一点。但是对于 C 类来说,过一两个面试问题还是不大的,接下来五年也大概率不会被淘汰(但是相对竞争力可能会下降)。

对于 D 类来说,找工作基本没难度,如果非要说有难度的话,是不太可能找到一个钱多活少离家近的工作的,或者说如果只盯着一家面试,那也是有一半的可能会失败。但是要找三个条件中满足两个(比如钱多活少),或者是面个七八家,大概率还是能找到不错的机会。至于接下来三五年的行情,吃吃老本问题不大,需要注意的是更新业务知识避免过期。

对于 E 类来说,找工作难度其实挺大的,不是因为能力不够,而是因为满足这个级别的,坑也不是那么多。要找一个互相看得上的,可选的范围就那么大。对于这类人来说,我真是没啥好说的,毕竟我也不懂。

简单来说,A 解决这是啥(what),B 解决这是为啥(why),C 解决的是做啥怎么做(so what and how),D 是 T 型人才(有广度有深度),E 是大牛。

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