Re: [心得] 為什麼99%轉職數據分析的人都失敗了

看板Salary作者Falconeye (未識綺羅香)時間1年前 (2023/03/01 03:33)推噓17(18推 1噓 22→)

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身為資料分析師，來回一下這篇，手機排版傷眼請見諒。我大學管院學士，工作剛滿10年，都是做跟資料分析有相關的職務。2012年底，我第一份工作年薪大約在40左右，經過了10年自己有累積加上運氣不錯，去年年薪約在150左右。英文不好，台商乙方行銷單位資深PM。沒有什麼值得炫耀，只是帶一下背景。想轉職過來，很大機率失敗，以及這個職務其實也很不好找人，有幾個原因。最大的原因我覺得是認知問題。資料分析師的工作要有價值，要經過三步，第一，處理資料與分析資料。第二，分析的結果如何解讀出insight。第三，這些insight如何對業務執行面產生影響。第一步需要工具與基本能力，工具就是sql r excel tableau等等，基本能力就是學科知識，包括資料庫管理資料結構數學統計學等等。有這一步的能力，就可以按需求抓資料提供給需求方，或是按規格產報表，基本上就是個資料工具人。現在市面上有海量掛著DA職稱的大部分都在這一步，其實相當無聊也沒有話語權，大部分又是dirty work，所以陣亡率當然很高，另外如果CS技能夠硬的就會優先去做資料工程師或資料科學家(畢竟分析師處於data領域的鄙視鏈的尾端XD) 第二步需要在第一步的基礎上，對不論是產業或是領域的domain knowhow/knowledge有一定的了解甚至深入的了解。這實在無法速成，需要累積。這個階段就是當完工具人之後，有一些討論議題的話語權，開始讓人覺得你說的話是有份量的，因為是根據資料分析佐證的，不是唬爛瞎掰賣老。這一步跟第一步最大的區別是，需求來不是照單全收，而會開始問這個需求的目的(並且不會被說你做就是了問那麼多幹嘛)，因為有可能需求方要的資料其實不能佐證他的目的，就需要給建議跟調整第三步需要在前兩步的基礎上，更全面的了解大環境/市場/前端實務面。因為有可能insigh t說得頭頭是道，但確無法轉為實際行動，這樣就沒有用。所有的商業行為都是要賺錢的，不能在實務上幫助賺錢的insight都只是屁。所以了解前端實務，真正能夠幫到他們的分析師才有價值，這個階段會類似顧問，有實際影響力。最重要的是很強的溝通能力。看我扯到這大家應該也明白了，那些課程都是在學工具而已，工具去上課或自學不論學的再好也要先在真正的職場上應用，然後從資料工具人開始當起，大概95%以上就覺得好無聊，薪水也不高這個階段的資料分析師也不過領個四萬而已，如果工具都學的沒有很好更不用說了年輕小朋友也是，不要說待滿一年，連半年都算難得，因為覺得做一做怎麼跟想像的不一樣，什麼做data是最性感職業，屁，超無聊的，CS強的會先去做工程師，喜歡熱鬧光鮮的會先去品牌，誰要做資料分析師這邊先不要砲資方拿香蕉請，請不到不會拿哈密瓜，再請不到不會拿榴槤，又不是旅館請房務，勞力工作只要願意就能做勒？問題是沒有真的在一個領域沉澱，怎麼會有第二步跟第三步的能力被養出來？現在看到轉職做資料分析師做得不錯的，很多是以前就是對階段一的資料工具人提需求的需求方，或品牌方，或需求前端的人，他們是先了解了產業/市場/領域，只是以前沒有很好的使用資料分析幫助決策的經驗或能力，現在把工具跟基本學科補起來，前後結合，就會做得不錯。另外chatgpt目前能幫助階段一但還不能幫助階段二三所以處於階段一的分析師會越來越紅海 ※ 引述《chinnez》之銘言 : ※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之銘言： : : 如果你對數據分析轉職感興趣 : : 如果你周遭有人想要轉職到這個領域 : : 請把這篇文章給他看，這將幫助他節省2年以上的時間 : : 我在22年秋季開始，開始了免費的數據轉職諮詢服務 : : 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑 : : 有人曾參加轉職輔導，有人加入線上課程，有人自學超過兩年 : : 但共通的點是，它們仍在成功轉職的路上努力著 : : 錯誤的觀念會讓你虛度 2-3 年 : : 而正確方向僅需要一次的會議 : : 但因個人能力有限，我無法無限期提供諮詢服務 : : 於是我將這段期間內的諮詢內容拍成影片 : : 這部影片跟其他影片不同在於： : : 1. 它不是一個人的經驗分享，而是 50 個人的集體問題 : : 大家的疑難，很可能也是你的問題 : : 2. 我與我諮詢的對象均處於台灣，而網路上許多的案例有的在美國，有的在歐洲 : : 它們的經驗很寶貴，但我將給你另一個觀點 : : 3. 我諮詢的對象，有尚未畢業的學生，有30多歲想切換領域的主管 : : 背景從社科外語、管理財金到資訊電子，我的目標就是提出讓每個人都有機會成功 : 的 : : 解方 : : 這部影片僅僅 20 分鐘，但只要你看完： : : 1. 你將省下 2 小時：這是我一場諮詢的平均時數 : : 2. 你將避免 2 年的浪費：這是一次錯誤規劃的成本 : : 3. 你將能大大提高轉職的成功率 : : 這支影片的大綱如下： : : 1. 為什麼想轉職數據分析的人都失敗了 : : 2. 失敗的第一步，我要學會數據分析 : : 3. 聖經就該擺在床頭櫃；你不該學些什麼 : : 4. 天下武功唯快不破；成功的學習途徑 : : 5. 別跟數學系比算法；跟資訊系比程式：面試準備的方式 : : 6. 總結 : : 希望大家能有所收穫 : : 影片鏈結如下： : : https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen

: : 如果你看完影片仍有一些個人問題，可以填寫問卷，我會盡量回覆 : : 問卷鏈結如下： : : https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6 : 我去年有去參加產業新尖兵的數據分析課程 : 先說心得我這沒程式底子的人真的學不來。 : 講師一開始就說了要我們在三個月學完他學三年的東西，這哪有可能。 : 每天上課8小時，一週上5天 : 下課之後根本沒多少時間消化… : 這三個月有python,sql,power bi要學，有哪個門外漢能學得來的真的要叫他一聲天才 : 我python要抓氣象站資料，從某年元旦抓到當天的檔案寫法教材裡也沒寫我google爬 : 文爬了好幾天才自己想通，存成2進制檔案還要轉換回csv 真的沒那動力去動那腦筋了 : …… : sql概念是還算簡單，可是每天都要瘋狂背指令也不會比python輕鬆多少 : power bi ，這門專業的精髓用歷史數據去推算未來 : 人工智慧之前要先搞懂商業智慧，商業智慧就是數據分析人工智慧是數據推測，要先 : 分析才能推測。 : 小弟我資質實在愚鈍，前面才3個禮拜就已經開始跟不上進度到後面就只能放推了。 : 我從來沒想到上職訓課程可以上到這麼挫折 …… : ◢▆▅▄▃ 崩╰(〒皿〒)╯潰 ▃▄▅▆◣ ---- Sent from BePTT on my iPhone 11 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.240.210.249 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1677612821.A.C4B.html

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