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健康游戏公告：抵制不良游戏拒绝盗版游戏注意自我保护谨防受骗上当 适度游戏益脑沉迷游戏伤身合理安排时间享受健康生活

1. 一个软件开发工程师，在自己知识图谱与技能树中如果存在顶端优势现象，那当别人问你擅长什么时你就可以信心满满地囙答出来。而如果你的知识和技能还能在企业内超越其他程序员形成群体内的比较优势或者顶端优势，那你的光芒一定照耀四方
2. 我承認，能做到第二步这种程度的人相对较少所以，我们只讨论第一步：在自己的知识图谱与技能树中打造顶端优势
3. 毋庸讳言，软件开发笁程师跳槽频率比大部分职业的从业者高一些在不同的企业不同的行业为不同的用户开发不同的产品时，用到的知识和技能通常是不同嘚这就会导致一种情形：什么都懂一点，什么都不精深什么都能干一点儿，什么都干不专业而知识越精深越有价值，技能越熟练产絀率越高现在以及将来是专业主义时代（参见大前研一的《专业主义》），如果我们能沿着一个方向积累知识锻炼技能那就可以形成競争优势，随着不断用心打磨就会产生顶端优势，就越来越能解决问题不可替代性就会越来越强，商业价值就越来越高薪酬福利自嘫越来越好。
4. 所以工作一段时间之后，就要思考自己的职业目标梳理自己的知识和技能，选择几样着重培养，持续精进形成优势。
   对互联网公司来讲最重要的是产品，那就对应有两个职位——产品经理和软件开发——很受重视所以你到这样的公司里去做软件开發，就和到房地产公司感觉不一样

女程序员比男程序员做事更有条理，更有计划也更能认真、踏实的完成一件事。还有女程序员会楿对及时地反馈自己的状态。我可以说女程的秩序感更强吗？

逻辑能力与抽象思维稍差整体把握能力稍差。女程可以很好的做一个功能相对确定、不太复杂的模块可以在某个不太难的技术方向上做到很好。但对于开发过程中不确定性大的工作做起来相对困难，比如為产品试验、选择技术方案等探路性工作多数没有男生做得好；比如架构一个系统，有时会考虑不够周到、长远

前面我们贴了个图，說明男女之间逻辑思维与表达能力的差别这种差别带来的结果是，女程与人沟通时更容易被理解比如与测试沟通，与产品经理沟通與男程沟通。因为女程可以把心中的想法更好地组织和表达而男程经常是心中想法万万千，可是没有一点能说穿……

女程相对“保守”包括对新技术的态度，包括对工作量的评估包括对风险的忧虑，对稳定性的追求……

曾经我们项目组的几个女生都很出色，工作能仂、态度、输出结果都挺好不知道别处是什么情况……

说这么多，其实我想说的是女程有自己的特点，工作中应当让她们做适合她们特点的事情人尽其用，这样最好哎，扯多了发现这个结论其实不但对女程适用白瞎了题目了。

其实每个人都是不同的每个个体都囿自己的独特性，我们应当发现每个人的长处让大家在工作中发挥长处，让每个人都感到有用武之地这样一个团队才会有持续前进的基础和动力。

很明显的一点男性往往追求的是技巧（skill）的提升，而女性的优势则是ability（能力）我周围的男IT们大多都有过或长或短的那么┅段热血情长的编程经历。他们是IT界的钢铁战士打了鸡血一般天天只睡3、4个小时，写代码钻研技术，精神食粮远远重于物质食粮（峩记得我的老师曾经说过，他的一位研究linux内核的朋友研究了2年最后成了哲学家……）但是女性对于技术钻研的狂热，似乎没有男性那么歭久这里不除去一些外界因素：比如家庭、身体状况等等。拼技术精通程度也许我们没有胜算但是我们完全可以撑起那另外半边天。

  茬起步作软件工程师的3-5年里自我学习，收集信息完善大脑知识网络自我领导，诚信自律沟通协作，不懂得协作又怎能妥善管理团队?通过作软件工程师的磨练以一个崭新的面貌迎接职业生涯的重要拐点。发挥我们的团队领导力转型的工作方向可大致分为：项目管理、测试管理和实施管理等。在领导团队的同时在不断的平衡和协调中，自己的造诣也会得到大幅提升到达业务领导的范畴时，依据个囚能力的长处和兴趣而定到底可以胜任什么岗位
 
 谁老说女程序员不仅脾气大还拖后腿？在这里我要给还没毕业的准女程们一些信心：我所在的团队里3个妞妞都是主力经常帮男程们解决各种各样的问题。对了不知你知道否？世界上第一个程序员是女的英国著名诗人拜倫的女儿Ada Lovelace曾设计了巴贝奇分析机上解伯努利方程的一个程序。她甚至还建立了循环和子程序的概念由于她在程序设计上的开创性工作，Ada Lovelace被称为世界上第一位程序员不管你信不信，反正我是信了~

女性程序员—转型早晚成为必然

在中国程序员不适合绝大多数女性，爆大的項目压力、24X7的项目进度、不断损失健康才能完成的编码任务无论是从身体上，还是从社会要求、应承担的家庭责任方面Coding于女性而言，嘟不适合做4、5年可以，积累自己可以不能、也不应该成为终生职业。

女性QA—理想的发展之路一

QA可以成为技术女性的选择之一大部分QA嘟是女性，原因可能是她们擅长沟通、能体量程序员的压力做过程序员的女性有过开发经历，更能体会其中辛苦用程序员能理解的方式与程序员沟通。

同时因为好的QA一将难求，做过开发的QA非常容易拿到自己理想的薪水压力相对程序开发，也会更合理、更适合女性

奻性项目经理—理想的发展之路二

对技术能力很强，又超级喜欢开发的女性而言项目经理无疑是上乘之选。即可以让自己摆脱低层垒代碼的工作又可以做为技术顾问解决些项目难题。在不断提升自己技术水平的同时提升自己管理能力，为走向管理岗位打下基础

在此呮列举以上三种情况，希望给大家一些启发找到一条适合女性自己的职业发展之路。


大龄四条出路：做管理做咨询，继续写程序自巳创业

1、做管理是绝大多数人的选择

5年2019 项目经理 对此行业领域的业务流程熟悉，项目架构能力强

4年2018 年薪15W 在公司有一定的不可或缺型

3年2017 Team Leader 在某個领域有很丰富的经验技术水平提高

1年2015 站稳脚跟，落地 掌握当下流行技术适应开发行业

学校2014 顺利毕业，准备求职 毕业论文优秀银从，软考项目经验，熟悉某一领域

2、做咨询（行业分析师）

一、行业经验熟悉行业规律，了解客户需求（高质量的客户需求报告客户研究报告）

二、知识结构。在知识结构方面应同时具备心理学、经济学、社会学和管理学等多方面的专业知识（行业分析，市场研究）

彡、沟通能力行业分上下游、产业链，人脉积累行业分析师作为信息的发布者，必须先是信息的收集者和整理者因此，一定要重视維护经营信息资源

四、基本技能。敏捷的思维较强的洞察力，掌握数据分析方法一定的外语交流能力。（SPSSSAS）

5年2019 数据分析师 对此行業领域的业务流程熟悉，较强的商业分析、归纳和总结能力统计分析能力

4年2018 年薪15W 在公司有一定的不可或缺型，积累人脉考虑读MBA，了解商业运作

3年2017 Team Leader 在某个领域有很丰富的经验技术水平提高，并了解整个行业概况方向

1年2015 站稳脚跟落地 掌握当下流行技术，适应开发行业

学校2014 顺利毕业准备求职 毕业论文优秀，银从软考，项目经验熟悉某一领域，重视英语统计学习

3、继续写程序（外企）

3、对Java面向对象軟件结构有深入理解以及很强的应用能力 -熟系数据库oracle，mysql其中一种

4、拥有优秀的数据库设计能力 -了解TCP/IP、HTTP等协议

5年2019 高级工程师 对此行业领域的業务流程熟悉修复BUG

4年2018 年薪15W 在公司有一定的不可或缺型，重视英语学习某一领域编程技术精通

3年2017 Team Leader 在某个领域有很丰富的经验，技术水平提高并了解整个行业概况方向

1年2015 站稳脚跟，落地 掌握当下流行技术适应开发行业，了解国外最新动向

学校2014 顺利毕业准备求职 毕业论攵优秀，银从软考，项目经验重点熟悉某一领域，重视英语

想靠技术吃饭不是技术好工作经验多就行那么地简单。一方面得坚持自巳的专业方向比如做游戏就一直做游戏，做网络就一直做网络做运维就一直做运维等等，其它方向的工作我根本就不怎么考虑这样財能在一个方向上积累下来；另一方面也要注意行业经验的积累，尽量全面地把握整个行业和各种细枝末节这才是真正的经验资本——否则单纯写程序，几千块钱抓个人来就搞定非得用你？
需要天时（机遇）地利（所处的行业，所拥有的资源）人和（人脉）缺一不鈳。


1、 技术我承认自己的逻辑思维不是特别的强，创造性也不是很好技术方向成为大牛几乎是不太可能，而且技术大牛也不是我的追求方向

2、 2、需求，这种专职的工作很少又需要具有行业背景，我想继续在金融圈混而银行和保险的业务我都懂的不多。

3、 3、产品產品方面我只是在刚工作那会做过产品原型，对这个方向不是很了解不知道都需要具备哪些技能。

4、 4、DBA我比较喜欢数据库，但是平时吔就是对SQL语句的增删改查还有一些简单的优化，其他都不是很了解

5、 5、项目管理，我带过小项目5、6个人的小团队，也学习过很多管悝方面的经验但是从来没有担任过项目经理，有理论基础没有实践经验希望各位过来的大神们帮我指点下迷津，给我一个转型的方向不限于我说的这5个方向，多谢各位了！ --------------------- 本文来自 萍萍900531 的CSDN 博客 全文地址请点击：
对于任何一个Java开发人员来说，架构师都是一个令人向往嘚角色那么从程序员与架构师有没有比较明显的区别呢？其实架构师和程序员的界限并不是很大比如现在仍然在每天写代码。其实成長首先来自于自身的学习而阅读成熟项目的代码会使人受益匪浅，其次就是来自于所从事领域的经验要了解分布式系统的特点，在做項目时要能够关注性能、扩展性、可靠性、可用性等指标。

架构师其实就是一个漫长的积累过程从准备期到动荡期我们都是不停的探索，学习大部分的架构师的年龄都是在35岁左右，这个阶段就是程序员的黄金期那么我们如何以一个架构师的标准来加强自己的能力呢？程序员要成为一名架构师发展需要进一步加强技能的修养。对于互联网公司来言，最重要的技能是对网络和分布式系统的理解网絡上面的书籍很多，比较麻烦的是分布式系统除了分布式在现在大型互联网企业中，对于技术知识个人推荐还得掌握高性能、深入浅絀。性能调优、SpringJVM等技术。当然了良好的驾驭管理开发团队的能力，良好的人格修养能够让架构师在开发项目中游刃有余，不会出现意料之外的干扰更能从内散发出人格魅力。

也有一些程序员工作机遇比较好不但负责了项目的设计工作，而且负责了项目管理工作對项目经理这个工作有了一定的尝试。因此这类程序员可以审视一下自己，是否合适这项工作如果自己对这种工作比较满意，而且具備项目经理的要求则可以向项目经理这个方向发展。项目经理承担着项目管理的职责对项目负主 要责任。它和程序员的作用也不相同项目经理的重点已经从编程转移到对人、对技术、对进度、对项目的管理。由于软件的项目经理与软件项目的相关性太大因 此，他必須要了解软件开发的各个环节、了解开发的各种技术和运用、了解开发队伍人员的水平和特点所以他依旧和程序员脱不了干系。从程序員到项目经理可以使得项目经理更好地理解程序员在项目中的地位和作用了解软件开发的各种规律性的东西。从而保证项目的正常完成而且，项目经理的收入在公司中的地位也是 比较高的因此，我认为走向项目经理是程序员的另一个发展空间我想提醒一下，程序员茬担任项目经理之前最好要把软件设计工作做好这样在做项目经理的时 候，就会有很好的基础

很多程序员希望自己能成为公司中的主管、经理、老总、老板，这样无论是收入和在公司的地位都相对比较高一些另外，一方面程序员可能厌倦了年复一年的编程工作对工莋产生了抵触情绪，希望能摆脱这种步步紧逼的工作状态走向管理者其实要求程序员要比一般人做更多的准备，要做更多的转型工作並不是想当管理者 就能成为管理者的。但是如果程序员有这个志向和爱好，有积累了这方面的工作经验自己也感觉在这个方面能够发展，更重要的是有这样的机会走向管理者也 是可能的。由于软件公司的管理者毕竟不同于一般公司的管理者专业能力越强，管理起来僦越得心应手的没有专业能力的管理，遇到的问题很多也很难解决。 因此我的建议程序员最好要把编程、项目设计、项目管理等基礎打打好。这样转型到管理者成功率就会高一些

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成长从單一领域技术员到全领域多面手

“你觉得角色转换对你成长有帮助吗”？我问我的sponsee安辉（试用期过后，每个人会有一个帮助他成长的sponsor）

“肯定有在很多提升能力、拓宽眼界方面，不同的角色会带来不一样的体验和视角”安辉的回答。

做QA的时候需要培养硬技能研究自動化测试、性能测试的理论和技术；做BA的时候要和客户打交道、管理客户期望，会用到一些综合能力；做PM时需要对全局有好的认识做风險的识别和管控，这些会给予人不同的锻炼和收获

“真正换了角色之后，再从另一个视角看以前做的事情会有不同的收获，也会有新嘚认识所以如果有一天我继续回去做QA，应该会做的更好”安辉总结着自己的经验，也分享自己的心得

“我现在挺喜欢自己正在做的倳情，也很喜欢这种工作状态因为这份工作我还不能完全胜任，所以会觉得每天学到新东西有挑战也有激励。”

角色的多样化成就了怹的快速成长反正做什么练什么，练什么就学什么如果你面临角色转换而犹豫不决，安辉会告诉你：

机会这么多多尝试一下。有了鈈同的视角之后认识会更全面，也会有新的见解出来这对以后的职业发展很有帮助，这些经历会让你从一个纯粹的技术人员成长为┅个比较全面的真正独当一面的专业人士。

3、发展是带领别人一起突破一起坚持

发展别人是一件很难的事情，真的非常困难

她叫林冰玊，是ThoughtWorks中国区QA社区的负责人同时也在北京的一个团队上面做QA。

QA的社区活动做了好多年越来越有影响力；冰玉也在持续写文章、做演讲，多渠道的输出自己在QA领域的经验和洞见在身体力行做这些事情的同时，她影响了更多的人越来越多的追随者加入进来，为向外输出經验、培养人才提供了力量来源难能宝贵的是，在参与社区活动的同时每个参与者都在项目工作中表现的十分出色。

一家专业服务公司要保持持续的竞争力必须有不断成长出来的人和持续发展的人的能力。

“其实有得必有失。比如花在社区发展的时间多了在QA专业這条道路的时间就少了，这是必然的结果也是需要权衡的问题。做社区活动很多地方需要操心，绝对锻炼人的思考能力以及其它一些綜合能力这也是一种收获。”冰玉总结自己的心得经验

有的时候，工作的转变可能来自一个外部因素但做着做着，外因就变成了内茬的动因支持这些事情持续进行下去。因为既然做了就要做好，是内心的那股劲让很多事情落地生根从而凝聚了一批志同道合的人。

现在流行“跨界”这个词跨界人才指的是具备两个专业以上的知识或经验的复合型人才。在ThoughtWorks这已经是一种常态。

分析了这么多我朂想表达的意思是：所谓的稳定，是最大的谎言在高速发展的行业，根本没有一个稳定的职业解决焦虑的最终办法是重新定位自己的職业生涯，尽量不以所谓的熟练度和经验作为自己的竞争力将自己的职业生涯押注在某项低门槛的技术上，而是根据自身的情况持续鈈断提高综合竞争力，加强自己的不可替代性

首先我会分析自己的特点，这是建立与他人的差异性和自己独特标签的关键所在也是最徝得加强的地方。我最大的特点是什么

1. 有野心。我不想选择一种得过且过的生活而会选择一个产出价值更高的事情来做，影响更多的囚创造更高的价值。
2. 会沟通我沟通能力不错，既可以对外谈合作又可以对内做管理。这会是我相对一般技术型程序员一个很大的不哃
3. 专业强。在专业技能层面我有较深的认识与理解虽然谈不上顶尖，但我知道怎么运用自己的知识能力找到最适合现状的方法解决几乎所有日常问题技术积累永远是我最核心的竞争力。
   知道自己特点之后我会以此为基础来增强自己的不可替代性。不可替代性不仅仅呮是基于个人的能力还有这几点是需要日常注意积累的：
4. 健康的身体。在经历过一次生病后我更加意识到拥有一个健康的身体才是最偅要的。积极健身可是我们青橙员工的必备素质
5. 思想与格局的高度。思想的高度并不是一朝一夕就能拔高的而是在经历了来自工作与苼活的各种挑战之后，静下心来反思总结从而慢慢积累并提升。
6. 人脉与影响力乐于记录和分享自己的工作感悟。抓住向其他人学习的機会比如参加一些会议或交流，不管是同行业还是其他行业的都是很有必要的。人脉和影响力的积累与格局的高度也是相辅相成的與某些方面比自己优秀的人交流往往会收获满满。
   当我有了明确的方向并且每天都能看到自己进步的时候就会对未来充满憧憬。我给自巳未来的定位是做一名解决者何谓解决者？面对未知或已知的问题知道如何分析本质原因，制定并实施解决方案附加打油诗一首：
   攵能设计定需求，武可写码做架构
   进做招商引融资，退做大V占风口
   产品体验包上线，还要招人带节奏
   IT咨询是有很多细分领域，就本囚比较熟悉的ERP领域为例来回答一下最好有哪些方面的积累。
   1.技术积累（对于在实施咨询过程中所使用IT工具的技术积累如对SAP或Oracle系统本身嘚了解与掌握）
   2.业务积累（对于目标客户的目标业务领域的业务流程积累。就像医生给病人看病首先要对各种病理病例有一个积累，才能够快速进行诊断和治疗）
   3.外语能力积累（能用得起比较大型ERP的公司或多或少都会有Rollout或Rollin的案子，多锻炼锻炼外语能力没有坏处）
   4.顾问技能积累（这个比较抽象了比如逻辑思维能力，信息收集能力信息处理能力等）
   5.项目管理能力（不想当Manager的顾问不是好民工。。）

也许我解释了半天很多人还是会说，哦所以你们是做审计的。或者有人认为我們是修电脑的今天我就想在这里解释一下Technology Consulting到底是什么。首先, Consulting是在任何一个Industry只要有技术的部门都会多多少少需要Consulting. 所以我们不止解决技术公司的还有很多其他领域的IT部门的问题, 比如零售业，能源行业医疗行业，娱乐业以及金融行业等等

自2010年起，四大会计公司都纷纷转移筞略开始越来越多的从事战略咨询咨询所产生的利润也不断地赶超原本审计所产生的利润。

有人可能会问很多大公司都可以自己请人，为什么要雇佣Consultants

Implementation. 一般都是以评估的形式分析一个公司当下的状况，和同行业的公司比在什么位置以及提出建议帮助他们做的更好。

 
举个例子：我们最近做的项目就是要先评估一丅这个客户公司整个Security的情况跟我们公司内部的Framework。 我们要去interview各种stakeholders, 然后还要review一些已有的文件发现客户的问题。当然很多问题都是表层问题然后我们进行root cause analysis,总结出这些问题的根源是哪些。然后提出相关的建议（也就是需要实行哪些initiatives来解决问题）最终还会做一个roadmap, 告诉客户每一個initiative所要花费的时间，经费好处。而且还要prioritize哪个项目要先实施哪些项目属于马上实施可以立竿见影的，哪些是需要长期部署的

还有人鈳能比较关心Consulting的work-life balance。一般来说Consulting的人比一定都travel,但是如果你travel的话一般是周日飞到客户所在的城市周四晚上回家。周一到周四都是在Client site工作周五財会去自己公司的Office工作。确实Traveling会让人感到疲惫但是你也有很多perks。比如一日三餐可以报销酒店和飞机都可以积累points。 很多做咨询的同事他們平时出外旅游住酒店都是不花一分钱光用点数而且住的都是四星级以上的酒店。而且Travel的另一大好处就是你可以周末呆在客户所在城市順便旅游观光一下也能认识到各个不同城市的人，参加当地活动了解当地文化和美食

有人可能认为只有很外向，很自信很狼性的人財能做consultant?就是我们认为那种很会吹的人。但是事实上呢你会发现咨询公司充斥着各种性格特点的，包括管理层也是而且很多性格内向的咨询师，也有很多很成功的但是呢，咨询这个行业会把人pushed更加外向更加自信 （我们把这个叫做trained extrovert), 所以这对个人的个性发展未尝不是一件恏事，咨询公司绝对是一个对情商的历练你会发现，做到约上层的人越会跟人打交道，越会做人有人认为做咨询的其实不需要太多技术背景。其实也不然如果拥有一个很强的技术背景在咨询界是非常beneficial的，前提是你的interpersonal skills也不是很差这就好比在文科班里面，数学最好的通常都是文科班状元一样的道理，在一个相对技术要求低的工作环境下作为一个技术比较强的人。很容易differentiate yourself, 对升职也很有帮助而且咨詢公司其实很多人都是有很强的技术背景的。

 
很多人好奇什么样的背景比较容易获得Consulting相关的面试一般针对应届大学生而言，只要是名校嘚都具有很大的优势至于简历方面，尽量不要把自己体现的技术背景过于强悍尽量能着重体现自己以前和Consulting的相关经验，比如项目，實习或者以前的工作经验就算以前和Consulting的工作不相关，也尽量需要在简历上体现你对Consulting行业的东西有所了解比如你了解一些业界常用的Frameworks, compliance和regulations. CMU囿很多Consulting相关的课程，这些课程会提供给你做Consulting项目的机会这些东西写在简历上也会相当加分的。

刚才多多少少都有提到我觉得主要是四點吧 1）行业专业知识 2）快速了解学习一个企业或者一个行业的能力 3） 快速解决问题的能力 4）强大的network 这个network来源于两方面，一方面是你客户方媔的人脉一方面是你公司内部的人脉。也就是你所接触的客户很多都是世界500强的公司的高层比如sr. manager, sr. 你在公司内部会被鼓励去和公司内部囚network. 公司内部的很多人最终转去Industry也一般会做Manager以上的职位。
而且在咨询公司Relationship是一个绩效评估的重要指标， 所以很多就算是不喜欢network的人也会被pushed詓network我想可能很多Industry的公司并不会把这个当成绩效指标，所以员工可能不会特别有动力的去network.

 
CMU在技术咨询领域优势非常大因为CMU作为一个全美技术数一数二的学校，咨询公司对我们是非常重视的而且，客户也会看我们的简历所以，如果咨询师有CMU的技术背景是非常加分的前幾天我见到Heinz的Dean, Ramayya Krishnan, 他还跟我说，在四大里面普华永道(PwC)在CMU招聘的人比重最大。所以, CMU校友在普华永道是非常受到重视的我们的Partner都开玩笑把我们稱作CMU Mafia, 卡内基梅陇黑手党。而且一旦你加入咨询行业你会发现你有很强大CMU校友Network在背后支持你。就四大的招聘而言普华永道(PwC), 德勤(Deloitte) 都在CMU招聘嘚很多的。安永(EY)也有一些毕马威(KPMG)基本不在CMU招聘。Accenture也很多IBM 在CMU招聘的也非常多。

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大数据时代席卷而来，数据分析及数据挖掘岗位的人才需求与薪资不断升高无论在国内还是海外，不只是互联网领域对数据分析人才需求迫切传统企业也对数据人才求贤若渴。金融、媒体、科技、公安、教育、医疗等等行业及领域越来越多的企业決策层把数据驱动视为企业制胜法宝。北美终身学习平台BitTiger很荣幸能邀请到数据分析专家雄驹为大家揭秘阿里数据分析师责任和职责，帮助候选人更好准备阿里笔试及面试愿成为有志于成为数据分析专家的入门指导。

雄驹前阿里巴巴、蚂蚁金服数据分析专家，七年阿里苼涯历经阿里信用、风控、蚂蚁金服大安全三个部门，见证了阿里巴巴及蚂蚁金服的快速成长雄驹拥有近13年大数据行业经验，在国企、外企、民营均从事大数据分析及挖掘相关工作雄驹在阿里曾获得2015年阿里双11 CRO超能英雄，现已加入国内知名创业公司担任高级数据分析专镓专注于公共安全领域数据分析及服务。

通过此次分享我们希望您能了解到阿里是如何处理每天产生庞大的数据，能知晓阿里特有的企业文化同时掌握求职阿里数据分析职位精髓，雄驹还为职场新人分享了许多工作经验及方法也希望您在数据分析领域里能够打下坚實的基础、系统化学习、少走弯路、不断攀登分析职业生涯新高峰。

就业切勿盲目跟风兴趣永远是最好的老师

2005年，刚毕业不久的雄驹初叺职场计算机科班出身的他在学校及实习期学习了许多数据库原理、数据结构等知识，但真正的实战却并不多当时国内有许多炼钢、煉铁厂都在研究如何实现自身企业统计自动化，释放人力帮助集团大佬及各生产线主管更好地管理生产，提升企业效率学校刚毕业的怹决定尝试挑战，加入数据仓库领域

“第一份工作真的重要，往往会影响你未来职业发展如果你很幸运加入到一个朝阳行业，那么要恭喜你你会比同龄人少走弯路。”雄驹回忆道”毕业后第一份工作就接触到主流数据库及大型企业统计系统，我参与了国内宝钢、四〣攀钢、宁波宝新不锈钢厂统计系统的研发以及南京梅钢EDW(Enterprise Data Warehouse)的设计及研发。在这份工作多个实战项目基础上雄驹发现自己对于数据分析充满了热情与兴趣”。

后来雄驹加入HP中国软件开发中心服务。由于HP中国服务全球客户多个行业我所在团队又主要承担HP内部销售与市场領域(Sales&Marketing portfolio)，HP外部客户如宝洁(P&G accout)数据仓库、数据集市设计及研发我全程参与了多个数据集市的设计及开发落地。

在HP工作多年雄驹工作重心始终昰企业数据仓库(EDW)及商务智能(Business intelligence)。对内我投身于惠普全球知名的HP IT Global EDW项目中。对外特别是宝洁客户的数据集市(P&G acount)，我致力于搭建及优化宝洁全球財务分析系统这是一个绝好的商务智能项目，无论是业务视角还是技术本身在HP的工作始终围绕企业数据仓库及商务智能，这也为我未來的工作打下了雄厚的基础

到了工作的第五年，雄驹不断思考自己未来的职业发展方向“就业只有最合适你的，永远不能照搬”当身边多数人选择走技术管理路线时，雄驹却发现自己对技术工作颇有兴趣他喜欢看到数据经过有效加工，实现数据变现于是他决定尝試新的挑战。2010年底猎头顾问将他推到了阿里巴巴，当时的他成功拿到阿里巴巴中文站诚信发展部的offer从商务智能技术开发走向电子商务數据分析师的职业转变也由此开启。回想起应聘成功的原因雄驹说“我非常注重数据分析，尤其注重从商业角度看到数据分析价值喜歡站在企业管理层视角看数据、品味数据”。

2010年底雄驹如愿加入阿里。我先后服务于阿里巴巴中文站、阿里巴巴国际站、速卖通等电商岼台将整个阿里巴巴内贸及外销网站摸了一遍。入职阿里的头半年我的工作重点是数据基础体系建设，目标是建立清晰的业务标签、數据标签实现合理的数据分层。同时我还和其他同学一起实现了整个部门日报、周报与月报的自动化发送，有效释放运营及BI人力而BI囚员得以专注于专题分析及数据挖掘等高附加值工作。 而后我在“阿里神盾局”从事数据驱动和数据挖掘建模、数据化运营等工作，在阿里安全的日子里我不断挖掘自己的工作潜能，并在2015年的双11获得了 CRO超能英雄

为了实现更大的价值，雄驹在阿里内部实现了一次转岗從集团安全部转到了蚂蚁金服国际风险管理部，我负责国际风控业务的数据基础体系建设、决策支持与数据化运营等工作

在阿里巴巴诚信发展部工作期间，雄驹回忆道阿里巴巴中文站内部多个BI团队做过整合，将数据分析师整合到了一个大团队雄驹成为了当中的一员，噺的挑战和机遇来了！数据分析大团队开第一个会议时整个阿里巴巴中文站的总经理给BI们提出了一点希望，“我最希望你们能给我提供什么样的东西”有人说提供报表（”表哥表妹”），提供分析报告挖掘模型。最后总经理回答，“告诉我哪些东西是我最要的我並不知道的。”

雄驹知道信息是不对称的，整个网站的总经理能获得的信息肯定比数据分析师多得多但是他的确需要有人从分析师的視角告诉他得不到的信息，也就是他希望从分析师这里了解到他看不到的商业增值所以，雄驹越来越领悟到在阿里做商业分析师挑战の大，他不仅需要非常了解业务还必须要站在管理层的视角从事分析及挖掘工作。

“阿里巴巴是一家大数据驱动的公司能在阿里从事數据分析工作是无比幸福的”

上图为2017年阿里投资者大会上展示的阿里生态愿景。由图可见阿里巴巴从当初的内贸

()、外贸()、海外版淘宝即速卖通()网站演化出了如今风靡全球的淘宝网和天猫网站（shop at Alibaba）。随着大数据、云计算时代席卷而来阿里不断走出去，在计算服务的领域不斷挖掘阿里云发展非常迅猛，它已经是全球领先的云计算及人工智能科技公司为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务（work at Alibaba）。阿里巴巴集团发展到现在不仅有电商、云计算大数据，还有大文娱、UC、音乐、物流等等每天都在孵化新的“物种”，形成了庞夶的阿里巴巴商业模式阿里巴巴很多事情都不知不觉正在发生，奇迹每天都在上演使老百姓的生活发生了翻天覆地的变化。

阿里能不斷成功基于一个强大的母体，具有不断创新和改变世界的愿景和基因阿里巴巴下有许多的网站，除了世人皆知的淘宝、天猫之外还囿如聚划算等拼团活动网站和农村淘宝等。为了支持核心业务的快速发展阿里巴巴会做很多基础设施。例如为天猫提供服务的支付宝，在几年之前就从阿里剥离出去自从生态，如今已成为全球互联网金融第一独角兽“蚂蚁金服”再如为企业内贸、外贸提供物流及仓儲服务，如今演变成了“菜鸟网络”其实内部孵化都具有一个逻辑：先服务阿里内部，再逐步走向外面形成自有生态，支持整个中国甚至全球的电子商务往来

“一切数据业务化，一切业务数据化数据驱动一切。阿里巴巴是一家大数据驱动的公司能在阿里从事数据汾析工作是无比幸福的。”雄驹时常在分享中提到这句话

雄驹接下来为大家介绍了数据分析团队与兄弟团队之间的协同关系。

1> 数据分析楿关团队有算法及数据技术团队等数据技术团队的主要工作内容就是做好数据仓库、数据质量管理、从技术评估出发深度参与数据架构設计。数据技术团队同学会用Hadoop、流计算等技术高效加工各种类型的数据

2> 数据分析团队就像处于业务团队和技术团队中间的润滑剂，具有穿针引线的作用充当着纽带的角色。数据技术团队把数据资产沉淀好数据分析团队需要高效加工业务数据，以自动化的方式提供给各種管理层通过业务分析和数据解读，将原始数据转化成商业洞察和策略建议同时，数据分析团队还要确保数据收集完好、结构合理、質量良好沉淀分析报告，建立并不断完善分析体系雄驹也提到“在阿里做好数据分析，团队成员既懂商业也要精通常用的挖掘算法。好的分析师既能设计数据基础体系又能挖掘业务隐藏模式、预测发展趋势。”

3> 而算法团队通常精通统计模型工作中能落地实际业务場景，实现业务的最大增值例如，服务于阿里的电话销售业务不管是直销还是电销，都存在一个弊端销售人员之前会从数据库中随機抽取销售机会，其实这样做会员签单转化成功率并不高于是算法团队便发挥作用，通过一系列算法告诉销售经理你该给什么样的人咑电话，续签的概率才会更高帮助网站业务团队提供效率，从而看到更好的经济转化

进入阿里之前，你需要了解分析师层级划分据雄驹介绍，P5大多是潜力好的本科生或研究生P6则是好的硕士生或博士生，一般来说很少有校园招聘能直接招收到P7的职位当然也有但不多。由图可见从P4到P9所要求候选人的工作能力和影响力也是逐级递增的，从P4的数据分析基础工作一直递增到P9成为国内具有知名度的资深数据汾析专家接下来，雄驹通过具体实例分析用几个字简洁有力地概括出了P4~P7的能力要求：

P4：快速取数、准确无误

P5：独立执行，小有成就

P6：發掘项目主动执行

P7：推进业务，辅助团队

雄驹认为“好的分析师常常会有一套好的分析框架”，他向我们详细介绍了分析方法论——專题分析的常规流程与步骤雄驹总结道，“你所需要做的就是自己先思考、设计分析框架然后找数据分析团队内部沟通，再跟业务经悝敲定逻辑千万不要直接深入到细节里。”

接下来雄驹对比了四个数据岗位：数据分析专家、算法专家、数据挖掘专家与数据研发专镓。数据分析专家偏业务帮助管理层决策。“好的数据分析专家是智囊团是军师诸葛亮”，雄驹形容而算法专家倾向于招聘博士，怹们善用非常主流的人工智能算法解决实际问题。数据挖掘专家是做工程的需要很强的系统设计能力和编码能力。数据研发专家比较強调数据体系建设数据仓库与数据管理方面。

阿里到底在找什么样的人我该怎么做？

成为数据分析师具有硬技能与软技能两方面的要求硬技能要求，你需要不断提升专业能力至少精通一种数据挖掘语言，懂得使用专业商务智能工具而另一方面，你需要有更高的视野、更深的洞察能力这属于软技能范畴。

据雄驹介绍阿里要求应届生有很强的三力：脑力、心力与体力。而作为分析师最重要的就昰要充满好奇心、善于提问、不要做被动的分析师。雄驹说“好的分析师首先会忘记自己分析师的角色，然后把自己想成一个业务同学贴近业务去发展”。

从专业角度来说阿里巴巴倾向于学习统计学、数学、信息技术、计算机等相关专业，具有数理分析方面良好的素養以及数理统计基础之后的面试会重点考察候选人数据敏感能力、逻辑分析能力，SQL掌握程度等方面同时，如果你对互联网充满激情囿自己的理解，有互联网行业的实习经验都是加分项。因此雄驹建议应届的同学尽量找一些实习机会，从实战中锻炼自我

那么，在阿里求职雄驹又有什么建议呢？

? 雄驹强调简历一定要标出重点——项目、比赛、专利、论文，体现出你的实战能力善于落地的经驗。

? 同时有机会的话联系潜在联系人（校友、师兄师姐等）请他们推荐你，或者给予你一些经验与信息

? 自信面试、注意着装

? 面试套路：介绍项目+实战分析题目+你有什么问题

? 推荐论坛：阿里云天池大数据论坛，主要针对阿里招聘内容不定期更新

针对校园招聘，雄驹给出了下图信息供应届生参考面试流程通常是：内推/网申-简历筛选-电话面试-招聘部门面试、交叉面试-HR面试-发放录用意向书。笔试题目一共分为三个部分：选择题、问答题与分析题选择与问答题很多考的是数理分析、统计方面的知识，考察统计学、编码能力、数据处悝方面的知识分析题主要关注实际场景。

总结文没看过瘾观看完整版视频，享受分享的精彩
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你知道哪些行业需要数据分析师吗？你想知道数据分析师面试一般会考哪些内容吗身为数据分析师，你有哪些发展方向业务和技术，你又该如何选择未来转行，你有哪些可能在分享中，上述一系列困扰大家的问题都在视频中一一解答来不及看视频？没关系花五分钟阅读总结文，寻找答案吧！

宫艳琢现就职于滴滴出行大数据分析专家岗，8年数据分析经验有哆年电信/互联网/保险/银行/零售行业的数据分析/挖掘项目经验。对数据处理和特征提取有自己的经验和套路并喜欢用通俗易懂的方式与别囚分享。对于数据分析行业的发展历史和未来有着自己独到的理解和看法

数据分析师——不同行业造就不同能力

数据分析讲究的是分析能力。在业内分析人士很少直接拎数据，而是通过分析把数据整合成资源数据分析是一个新的行业。宫艳琢告诉我们在国内，数据汾析师的发展超不过十五年也就是说，拥有十年以上经验的数据分析师是非常罕见的

那么，数据分析师这个职业是如何产生的呢当數据量庞大的时候，仅仅依靠人脑已经不能及时解决问题因此，出现了专门做数据分析的人他们在企业中往往起一种辅助作用，为真囸决定事态发展的关键职位上的关键人提供决策支持

“企业发展的越快，储存的数据越多对于数据分析师的要求也便逐渐递增，数据汾析能力逐步增强解决业务瓶颈，促进了企业业务的增长形成了一个良性循环。”

数据分析师需要掌握两方面的技能第一方面是BI，（Business

Intelligence商业智能）在旧时代，公司里的BI做常规报表、临时数据需求等评估类业务而新时代的数据分析师，还需要做预测换句话说，旧时玳侧重于事后的评估新时代侧重事前的预测，这是两个时代最大的区别也是数据分析师需要掌握的两大方面技能。举个例子传统数據建模师需要根据模型预测会流失的客户，从而进行召回而现如今，数据分析师也必须学会这点这比过去的要求更全面。

互联网行业、数据服务、电信行业等都需要数据分析师但不同行业的数据分析师具有不同的特点。举个例子如果你从事于服务行业，你可能各方媔能力是最全面的：强的沟通能力、数据分析建模能力、方案落地能力如果你在互联网行业工作，你的大数据技能肯定强于他人这就昰你的行业造就了你。

当你成为一名数据分析师后你的部门会是什么样呢？常规来讲分为两种情况。第一种一个公司专门成立数据汾析部门，所有的数据相关人员都在这个部门里集中管理第二种，由于业务与能力要求差别较大各个数据分析师会被直接植入各个部門，直接为部门分析相关数据

数据是你的“武器”，但绝对不是你的全部

宫艳琢说：“数据分析师可不仅仅依赖数据数据，只是一个萣语修饰分析。所以一个数据分析师首要具备的能力就是分析能力”一个好的数据分析师要具备非数据的分析能力，才能把数据用好

其次就是沟通和表达能力。数据分析师往往不是为了自己而做数据你需要与业务部门或者客户沟通。如果你没办法展现自己的数据且實现落地的话是很难得到认可的，因此你的口碑也会受影响

硬技能是必须的。身处大数据领域里的互联网行业数据分析师必须掌握朂基本的硬件与软件技能。随着大数据时代的到来传统数据分析技能已经远远不够，对于新兴行业你必须具备大数据分析技能，如hivespark，R/PythonHadoop与tableau等等。宫艳琢为大家详细介绍了几种必备硬技能在工作中的要求

SQL是数据分析师每天使用最多的一种技能，也可以说是数据分析师嘚“敲门砖”SQL作为基础，会的话加分不多但是不会的话绝对减分。你只有掌握了SQL才能逐步往上走，学习更多技能观看下图，如果伱觉得里面的知识点模块十分陌生那你的SQL技能绝对需要狂补。如果你连基础部分都没有掌握那么你这时候去面试，是绝对不会过的吔就是说，你至少要达到下图的进阶部分才能算具备数据分析师必备的SQL技能。
同理你还需要掌握别的硬技能。R/Python是数据加工、建模的有效工具而Tableau是展现数据的好工具。当你使用tableau使数据可视化时你的老板会认为你的能力比与你同等级的人要强。这三种工具是重点掌握的但一名好的数据分析师，绝对不仅仅需要这三种硬技能
接下来就是机器学习算法。机器学习算法属于比较难的一部分在就业竞争如此激烈的情况下，多学习一些总是好的这是很明显的加分项。机器学习的流程就是从数据库里抽出数据进行批量处理然后把数据代入機器学习的模型里计算，进行结果应用

也许有人会问，那机器学习这么深奥复杂我该从哪里开始学？宫艳琢总结出了几个小模块帮助夶家学习（见下图）图里列出来的各种算法都有利于掌握建模，加深对机器算法的理解当然，在面试关于机器学习的技能时如果你能对其中一两个算法有着自己独特的看法并且知道怎么应用的话，无疑是面试官眼中的加分项
在大数据爆发后，整个数据分析行业也提升到了一个新的层级宫艳琢认为，hive数据仓库掌握的越多越好应该学精，这个技能非常通用Spark计算平台也是一大法宝，有利于解放生产仂它在数据处理方面发挥的作用是毋庸置疑的。Spark是面试里的加分项如果你会的话，说明你肯定掌握了R/python/SQL等至少一个语言接口而如果只莋数据分析且讲究性价比的话，Linux系统简单命令和操作与Hadoop可以不要求那么高
那么，软技能方面又有什么要求呢从平时与人沟通的经验与實际案例分享中，宫艳琢总结出以下几点：

第一 你必须学会倾听，不能理所当然的认为这个事情就必须这么执行

第二， 学会沟通即溝通过程中注意过滤、总结与确认，从而达到效率最优化

第三， 换位思考通过换位思考，你能代入了解更多的需求从而做的更好，讓业务方对你刮目相看

接下来就到了面试环节该注意的问题。数据分析师的面试内容会根据工作经验而有所差异侧重点不同。对于新囚或者转行的小伙伴来说SQL绝对是必不可少的要求。R/Python与机器学习算法是绝对的加分项当然，面试官还会考察你的逻辑性与思路对于具囿三年以上经验的数据分析师，面试官会让你分析案例解读硬技能方面考察机器学习与R/Python/spark。当然你之前的管理经验也会被提问。对于毕業生来说学校里的许多方面是与企业相反的。学校里的数据量往往没有企业那么大对于企业工作来说，结果更重要聚焦在产出。

能仂决定你能做什么爱好决定你要做什么

当你真正成为一名数据分析师时，职业道路又该如何规划呢你能一辈子做数据分析师吗？

也许看完上面的介绍许多小伙伴都想尝试一下这个全新的职业。然而转行业是慎重的事情，无论如何是要付出代价的宫艳琢建议，除非伱已经具备了完整的数据分析套路而且有能力、有兴趣，才能考虑转行你要问清楚自己，你到底为什么转行转行可以因为热爱与专業，但绝对不能只因为好奇与跟风转行失败的人成千上万，原因也无非是找不到工作兴趣、没有成就感因此，转行能不能成功关键還是看个人因素。

数据分析师也常有两种工作方式一是被动，二是主动被动型的工作方式按需求来，你给我多少活我就做多少能力仩限被束缚。而主动型则会不停考虑把自己的能力运用进去，把事情做得更好做到数据驱动，上限是共同的

“人最可贵的一点就是叻解自己的能力。你要很清楚自己会什么不会什么”宫艳琢说，“你要知道自己是想和人沟通往前去，还是往后走我就安安静静写玳码，做个工程师”

数据分析师也讲究可持续发展，软技能和硬技能缺一不可提高沟通能力、发展自己项目落地的能力是软技能。务實基础、紧跟潮流是硬技能上的要求行业内是残酷的，你会的大家可能都会你不会的话就会被淘汰，技能不断再变你一定要学习新倳物。

良禽择木而栖同理，数据分析师也需要选择好的雇主一家好的公司是达到成功的重要载体。选择公司最重要的自然是公司品牌鉯及公司规模很多刚成立的小公司会到大公司里挖去人才，正是因为大公司里的人能力自然会被认为更强到更加具有影响力的公司就職，如果你想跳槽离开将会有更多的选择机会，面临的质疑自然也会更少新公司对你工作能力的认可也会更高。
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大数据概念的流行和数据产业的崛起，导致市场上对数据导向人才的需求剧增夶家可能觉得最为耳熟能详的是R、Python、SQL这些数据处理方向的技术栈和岗位，而忽略了对我们生活和工作影响最大的、工作内容最为酷炫、最祐前景的职位：数据可视化工程师数据可视化的发展对新闻传媒、商业决策、电子商务等诸多行业或领域都造成了巨大影响。下面我们來一一了解数据可视化的产品和对行业的影响

美国大选被人们戏称为四年一度的全球娱乐活动，今年的大选过程及结果则更是让人瞠目結舌这场大选也成了整个数据产业的狂欢，诸多主流媒体纷纷用数据可视化产业的进步不断推动着大选的热度。下面我们来盘点一下媄国主流媒体的数据新闻报道吧

这张图应该是所有关注大选的人最熟悉的了，大选夜只要用户在Google搜索2016 election就会看到选票的实时更新简单的┅张图就可以迅速让用户得知二人的选票悬殊、选票的地理分布。
华盛顿邮报的报道“希拉里和川普的支持人口拉锯战”则是最具有代表意义的数据新闻之一用户可以通过在最上排的按键选择想查看的人口特点（比如：性别、党派、种族等），并通过移动鼠标光标便能查阅到某一特定人群在特定时间点上对二人的支持情况。
纽约时报则是在大选结束之后针对大选结果数据进行了分析。在名为“2016年的两個美国（The Two American of 2016）”中纽约时报通过将选票数据投射在美国地图上的方式，使得读者对大选数据有着更为具象的理解最后通过展示了几个重偠统计数据，引发读者的思考

以上三份数据新闻展示了现代数据新闻的特点和发展趋势：
数据产品是一种可以被购买的数据信息产品，旨在简化数据分析和可视化的流程使得数据分析和可视化成为不懂编程的人群也能轻松解决的工作。

麦肯锡Global Institute的数据显示数据产业是一個年产值为3千亿美元（300 Billion）的产业。Data Broker则通过定制化的分析服务为产业外的客户创造价值。最有名的数据产品之一就是TableauTableau使得数据分析和可視化变成了人人都能会的简单的事，在各行各业中被广泛应用简化了人们的工作和生活，帮助用户高效率的作出决策国内较为著名的數据产品有阿里巴巴的数据魔方和友盟的Dashboard。
数据可视化大屏是数据展现最直观最全面的方式之一对于企业重要数据指标的展示和实时数據的监测，是目前极佳的方案目前国内炒的很热的“互联网+”、“企业互联网话”“大数据”的概念，引导了国内诸多企业的变革这樣的变革，引发了数据大屏研发的热潮实时更新的数据大屏，使得平日对基层工作缺乏深刻理解的管理层也能够及时理解基层的工作囷进度。我们来看看国内最为著名的数据大屏 —— 阿里巴巴的电商数据大屏
数据分析可视化则是处于数据分析链末端的重要环节。数据汾析的重要目标就是通过对历史数据进行分析、解析原因、预测未来发展、并利用分析对决策进行建议。研究显示人脑对图片信息的處理速度是对文字处理速度的6倍。在信息爆炸、生活节奏过快的今天如何利用数据可视化进行信息传播和品牌推广，更成为了各行各业研究的重要课题之一这也是数据可视化所具有的“Story Telling”能力的优势。

1685年人类对海洋潮汐研究的可视化地图

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全栈数据分析师是怎么样练成的？

随着科技的发展人类社会产生的数据规模呈指数级增长。每时每刻都有大量数据被产生存储下来尤其在电子商务、网络游戏、社交网站、旅游、在线敎育等领域。现在全世界每天产生的新数据超过400万TB。数据分析师则成为当前炙手可热的职业之一
数据分析师指的是不同行业中，专门從事行业数据搜集、整理、分析并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题善于利用数据分析，数据可视化和数据呈现；辅助公司商业决策帮助降低成本，提高收益改进产品，留住客户发现新的商业机会等。
很多公司在近年來已经开始扩充或创建自己的数据分析团队谷歌、亚马逊、Netflix、Uber和Airbnb这类科技公司，甚至还有其他非科技类的公司比如沃尔玛、Groupon都有自己嘚数据组。LinkedIn（领英）去年的一次职业调查中显示“拥有高级分析技能”的人才在各大企业的招聘中最受欢迎。

求职者也会选择在简历中加上“大数据”、“数据科学家”、“数据分析”等字眼从而让简历更易被猎头搜索到。

可以说数据分析是一个有着广阔前景、代表未来方向的职业。

还在等吗赶快行动起来成为一名数据分析师吧！

在本次课程中，我们将带你走进数据分析的世界深度剖析数据分析各大环节，手把手带你实战大型全栈数据分析项目最后带你了解求职就业形势，为你成为一名真正的数据分析师铺平道路讲解数据分析師的求职就业
1.周宁奕，阿里巴巴数据可视化工程师, 数学的美学世界创始人主攻webgl、海量数据可视化、地理相关可视化。同时也是创意编程线在线沙龙第十三期特邀嘉宾业余时间，开发微信应用糊涂

周老师往期讲座：【太阁×西雅图】数据可视化: 从双十一大屏到房价分析

对数据分析与数据可视化感兴趣，考虑从事数据分析职业的人群建议学员具备一定的数学背景及编程能力。
? 数据分析四大核心技能

? 两个全栈数据分析项目

? 课程结业证书（完成课堂配套项目）或优秀证书（Top30%课程项目）
本次全栈数据分析训练营包括4周课程旨在帮助學员理解数据分析。课程通过大型实战项目深度讲解数据分析四个环节—— 数据采集、数据存储、数据分析、数据展示。学员通过完成隨堂配套项目（一个实战微项目及一个大型全栈项目）巩固所学知识、学习如何通过运用数据分析及展示处理实际问题。成功结业的学員们将从头到尾完成一个全栈数据分析项目从理论到实战全方位掌握数据分析。

课程工具箱+项目技术栈

? 数据模型：线性回归、逻辑回歸
数据分析师职业介绍、案例展示、课程介绍、微项目实战

? 数据分析师的角色及工作内容

? 数据分析流程：数据爬取数据存储，数据汾析数据可视化

? 行业案例展示：大型房价可视化项目

? 微项目实战：莆田系黑医院项目

? 实战训练营课程介绍
? 实战：爬取房价数据、黑医院项目

? 关系型数据库(SQL)与非关系型数据库(NoSQL)的对比

? 如何使用SQL进行表查询

? 实战：SQL场景查询

（美国时间， 北京时间）

? 工具箱介绍：Excel、R

? 数据预处理：统计分析、数据清洗、数据填补

o 数据预测：线性回归

o 数据分类：逻辑回归

? 实战：如何进行房屋聚类、定价及预测

? 数據展示介绍（点图轨迹图，热力图3D可视化，地理可视化）

? 可视化：房价项目可视化

? 数据分析师、数据科学家、数据工程师的异同

? 数据分析师职位深度剖析

? 数据分析师必备技能

? 数据分析师养成之道

轨迹图可视化案例——实时国际交易分析：

热力图可视化案例——大型房价分析项目：
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我认为这种思想最大的毛病就在于自峩否定。我举个例子CS 这游戏大部分人都应该玩过吧，你进一个主机开始游戏以后最多的动作是什么？不是开枪不是到处走，不是换孓弹而是按tab查看排名！每个人都想多杀点人，多拿点分进入警察或者土匪榜的前三甚至第一，难道你会说：反正我技术一般还不如給别人做嫁衣，让别人杀了拿分呢所以，我们在职场混也好像在玩一个现实版的游戏，那么我们的目的就是拿高分也就是向更高的目标进发，无限的接近目标甚至超越目标，而职业生涯规划就是你达到目标的一个个里程碑，它会每时每刻为你指明你的方向让你奣确你的目标，并一步一步走下去所以职业生涯规划绝对不是画饼充饥。

当然你的目标必须切合实际，但是也不能太过于保守甚至鈳以是一种阶段型的规划。比如我我进公司是程序员，程序员的地位好大家应该是再熟悉不过了我本科读的是个三类大学，还不是软件本职专业但是有幸能找到这样一份工作，我还是很感激老板的既来之则安之，学习技术技能累积经验，同时关心行业的发展前进囷自身的晋升路线当时我了解到，程序员的发展一般来说是这样程序员软件工程师架构师系统分析师（技术路线）或者项目管理师（管理路线），最终到达技术总监或者项目总监甚至CTO、COO或者CIO等高级职位。也有程序员后来进入测试领域后来成为QA或者QC，最后成为质量总監等我根据我本身的性格，兴趣和切合自身的发展方向等多方面因素考虑，定下来自己走项目管理的路线我给自己的职业规划是这樣：程序员软件工程师项目主管项目经理项目总监CIO；而我也确实一步步正在实现了自己的规划，能够到达今天的这个位置职业规划起了楿当大的作用。它总是在不停的指引和鞭笞我向目标进发而我自己也从来没有感到彷徨，没有困惑过因为我有目标，有规划有方向，这就是职业规划的力量！因此不要因为你现在的微不足道而放弃对自己的规划，饭要一口一口吃只要你做好切实可行适合于你的规劃，并且一步一步的按着规划来做达到目标就只是时间问题而已了！

另外有一点我想说一下，就是很多人认为“计划赶不上变化”所以這种规划性的东西就算写的再好以后也可能会“赶不上变化”我认为吧，如果你还是在学校的学生可以有这种想法，但是如果你已经叺了职场那么就别这样想了，除非你想做一个经常转行的人那我就没办法了。我当年在学校被辅导员逼着写职业生涯设计（比赛）的時候我也有过这种想法，并且觉得职业生涯设计是个很扯的事情但是后来工作后发现这个还是非常重要的，如我上文所述是个不可戓缺的东西，至少我这么认为也确实给我带来了很好的收获。这个毕竟是个在你职业中导航的东西就算有些和你的现实生活有些避免鈈了的小差距，但是至少一份好的职业生涯规划在大体上会给你一个方向性的指导不至于让你在某些时候感到迷茫。

第二职业生涯规劃能给你带来你想要的东西

有句老话叫做“无欲则刚”，我承认我是俗人我没有那么坦然淡定的心态，我在某些时候甚至俗到想要鱼和熊掌兼得但是，这错了吗？答案当然是没有只要通过正当途径，你获得的越多反而证明你越有本事。

有很多程序员总是有这样想法：现在我是不行但是等过几年我有经验了，工资和职位自然就上去了暂且不说这种想法对还是错，我先讲个真实的故事我曾经有個手下，叫小Y好了是应届生，被公司招进来后安排在我手下当程序员相处一段时间后，我发现小Y这个人能力很一般也不愿意利用空閑时间学习（因为是吃技术这碗饭，所以我觉得学习真的很重要后面会详谈），而且干活很粗糙写的代码往往总是要我返工修改。当姩年底我给他的绩效考评比较低因此第二年加薪的时候，他相较于他的在其他部门当程序员的朋友要低很多（当时是一批招的）所以對我对公司有很大意见，后来我找他谈我就很直接问他凭什么要求加薪水平跟别人一样？他回答我说他工资太低来了一年还相当于应屆本科水平。我说可是你的能力比某些应届生要差很多（当时我有另一个本科应届生手下能力非常强，起码有2年经验程序员的水平）怹就回答我说他有经验。所以看到这里各位也也应该猜到了结局，不错后来小Y走人了。

我讲这个故事看似和职业规划没有太大关系實际上我觉得还是能说明一些问题的。也就是说经验重不重要呢？毫无疑问，在任何行业经验都是非常重要的东西，而且用钱也买鈈来但是大家切记，不要认为单凭“经验”这东西就可以无敌了！比如你喜欢搞技术你想以后当个牛X的架构师，但是你仅仅靠当程序員而不去学习相关知识就算累积10年编码经验，也充其量只能到软件工程师的程度到架构师的那道坎很难跨越过去。那么你想得到的終究还是水中月，看起来很近实际上还是很远。

有些朋友会说：我不想得到什么我不想要什么，现在这样挺好我也挺喜欢写代码的，职业生涯规划对我来说也就没什么用好吧，我承认这样的朋友境界比较高，我自愧不如但是你要明白，你是生存在社会里面你鈈是一个独立的个体，你有家庭你将来会上有老下有小，甚至你还要担负你老婆的生活我不知道当你的父母需要你养老，你的房车需偠你还贷你的儿女需要你缴学费，乃至于你的儿子需要娶媳妇（如果是女儿就赚了哈哈）的时候还能不能有这种淡定的心态呢？还囿，你们想想当你30好几岁了，快40岁了还和20出头的年轻人在一起写代码的时候，会是什么感觉？他们年轻力盛充满激情，跟你当年┅样熬通宵，连续工作10小时不规律吃饭，哼都不会哼一声但是你呢？当你体力下降记忆力下降，逻辑分析能力下降思维开始迟鈍的时候，你觉得你还拼的过他们吗？当你的公司为了维持一个仅仅有“经验”而其他各方面都不如年轻人却还要支付高于年轻人一夶笔工资的中年人的时候，你觉得公司会怎么做我不知道各位看到这里有什么想法，反正我每每想到这种情况我的后背会发凉，我会覺得很恐怖真的很恐怖！所以你最好还是收起那份淡定，去努力的博取你所必须要博取的东西吧职位，薪酬等等！想要这些说容易吔容易，做好职业生涯规划自然总有一天能够达到目标。

当你做好了职业规划后给自己定下一条线性的职场进化路线图，定下每个里程碑每个小的关键点，包括为了达到这些里程碑和关键点所需要做的事情或者需要累积的知识，那么这样在你日常工作中你不会胡亂的去累积所谓的“经验”，而是有针对性的有目的的去学习或者去巩固或者去锻炼你的能力，这样一来日积月累，你就自然而然的按照职业规划的线路走下去了反过来说，你就一步一步的实现了自己的目标得到了自己想要的东西。比如我当年给自己顶下项目管理這条路我在平时工作中就非常注意锻炼这方面的能力，比如跟客户沟通比如撰写文档，比如协调团队等等，另外我也强制要求自巳学习项目管理方面的知识，强化管理的理念和能力并将理论用于实践，将书本上学到的项目管理知识比如进度管理，成本管理范圍管理用于我现实的项目中，这样就形成了一种良性的循环我学到的越来越多，工作也越做越好了那么自然而然的我就从软件工程师箌项目主管，再到现在的项目经理我想要的，我确实得到了

第三，职业生涯规划能够让你持续的学习

前面我在说小Y的例子的时候说到過作为一名技术领域的人，持续学习是非常重要的这是你在这片残酷竞争的环境下生存乃至拔尖的唯一方式。前面我说过仅仅靠工莋中的那点经验累积，对于我们的发展是肯定不够的必须要通过充电来补充知识，才能推动我们的晋升而很多搞软件的都面临一个问題，就是没有动力去充电一想到看书就头大，还是写代码比较有意思

其实大多数人都明白学习的重要性，只是真正能够做到持续学习嘚人实在是少之又少你扪心自问，你每天看书（技术相关）时间有多少大多数人少于两小时的，可能更多人会选择逛逛博客园或者CSDN之類的网站罢了学习的重要性我在这就不老生常谈了，大家读了这么多少年的书肯定就听了多少年难就难在坚持。我去年考了复旦的在職硕士今年考了软考的高级专业，信息系统项目管理师为什么？因为我觉得我的知识不够用了需要充电，需要接受更多的知识来帮助我达到我的职业规划目标而这些考试，都是需要阅读大量的资料学习大量的知识才能得以通过的，真心不容易！那么我的动力来自於哪里呢就是来自于我的职业生涯规划。

5年前我给我自己的职业生涯规划大致是这样的：程序员软件工程师项目主管项目经理项目总监CIO越向后面每一步所花的时间和所付出的努力就越大，也就是说我现在已经到达了项目经理的位置，如果要向前再迈一步我必须要付絀可能比前三步还要多的时间和精力，而我目前的水平还远远够不上项目总监那么怎么办？学习！！！和修炼武功一样，只有通过学習理论以及将学到的知识应用到工作上产生经验的累积才能让我真正的提升内功，达到下一个境界！

我目前正在备考软件架构设计师奣年上半年准备考系统分析师（都是软考的高级考试），下半年考PMP后年上半年准备硕士论文答辩（这也是职业规划的一部分）。我想等箌后年7年+工作经验，加上我的知识累积去拿下项目总监的位子应该是不在话下了吧，这样我就又完成了职业生涯规划的一步了我现茬每天保持至少4小时的学习时间，来补习我的基础知识以及专业知识而我学习的动力，很大程度上就是来自于我的职业规划我一定要姠前迈出那一步，就算再辛苦再劳累，也无法阻挡我的脚步！因此给自己的职业规划，其实也是一个很好的鞭笞你持续学习的理由無论什么事情，就算再困难一旦有了动力，我相信就会坚持下去的！

说了很多不知道我的意思大家能不能理解了，其实归纳一下职業生涯规划是指导你，鞭笞你的工具反过来也是你一步步需要去达成的目标，相辅相成互相作用，最终的结果就是将你的内功修炼的爐火纯青而你也可以凭借你强大的“武功”去获得你想要的一切！我希望所有看到这篇文章的软件从业者，特别是年轻的程序员们都鈳以给自己做一份职业生涯规划，给自己定一条路线让自己在这条路线上一步一步走下去。

1.纯技术路线—工程师主程，架构师首架；

2.项目管理—工程师，项目经理项目总监；

3.技术管理路线—工程师，技术主管技术总监，CTO;

4.技术驱动公司的产品路线—工程师技术产品经理，产品总监CEO;

5.咨询路线(It战略咨询)—工程师，咨询顾问咨询经理，咨询总监甲方CIO;

6.投行路线—有过并购经验的高管直接转或者从行研开始爬
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进入金九银十以来不论是紧张备战秋招的广大学孓，还是拿了半年度奖金后蠢蠢欲动的跳槽者都对即将投身的新岗位薪资充满了好奇和困惑。最近 100offer 就收到了不少这样的留言：「你们有夶数据方向的薪资报告吗」「什么时候推一篇数据科学的行业分析？」

对于这个问题2017 年麦肯锡就已经在分析报告中表示，预计 2018 年数据科学家的缺口在 14 万到 19 万之间数据分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万。

这组数字无疑是惊人的不过抛开宏大的叙事角度，着眼于互联網领域近年的实际跳槽数据或许能给有志于进入数据科学领域，或已经身处其中、正在考虑新的工作机会的你有更贴近现实的指导意義。

今天 100offer 就送上这份最新的数据科学行业薪资报告为还在踌躇的你指点迷津。

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1、文中数据除特别说明外，皆来自 100offer100offer 是服务于北上广深杭及新加坡互联网人才的招聘平台，其中工作 2 年以上的技术人才占 80-90%

2、样本范围： 2015 年 1 月至 2018年 8 月，经筛选进行匿名展示的国内数据类岗位候选人包括数据挖掘工程师、数据分析师、数据架构师、数据科学家、算法工程师等岗位。他们收到的面试邀请（以下简称面邀）和薪资普遍高于市场平均水平

3、样本数量： 涉及 8563 份面邀的 1784 位求职者。

4、薪资计算方式：税前月薪 X 发放月份不包含奖金、期权等。

一、数据科学领域箌底有多缺人才？
我们观察到自 2015 年 100offer 的服务范围开辟了数据类岗位的招聘需求以来，企业发放的数据类岗位面邀占比就稳步上升

2017 年，数據相关的岗位占比到达了近 7% 的小高峰随后 2018 年至今有轻微回落。事实上在整体互联网行业的技术从业者当中，数据和算法工程师的岗位占比也和以上数字相吻合

在企业需求量稳固上升的同时，数据类岗位的薪资也水涨船高从 100offer 历年平均面邀薪资来看，2018 年至今数据类岗位巳达 43.4 万元的水平比 3 年前增长了37%；且 2015 年至今数据类岗位的面邀薪资都明显高于技术类岗位的整体平均水平。

而放眼将来互联网的下一步革命是建立在人工智能及大数据算法之上，尽管时下从事算法和数据挖掘工作的技术人才仍占少数但数据科学领域在未来中短期内，仍嘫会处于多元发展、选择众多、需求旺盛、细分领域专家型人才紧缺的需求上升期

从职场个人发展的角度而言，无论你是不是技术岗出身懂数据挖掘和分析将成为数字时代的人才必修技能和职业素养。

近年来数据方向求职者不断增长2016 年人数涨势最猛，而 2018 年至今的求职囚数也已经超过了 2017 年全年

2） 求职岗位以数据科学和算法工程师为主

在数据方向的求职者中，数据科学家、算法工程师和数据挖掘工程师昰 100offer 用户最感兴趣的三大岗位

3）「初级-中级-资深」工作资历的人才梯队开始形成

从工作年限来看，一方面工作 6 年及以上的求职者占比有所增多另一方面，也有大量工作 3 年以下的「新生力量」作为数据领域的人才后备军

4）学历和专业背景出彩

在 100offer 的所有互联网技术类岗位候選人中，数据科学领域求职者们的学历门背景相当突出硕士及以上学历求职者占到了一半以上。

同时学历专业背景也以「科班出身」居多，计算机和软件工程类专业背景的候选人占比高达 43%人文社科、经济管理类等非理工科专业的人才在数据科学领域属于占比不到 10% 的「尛众群体」。

二、从企业要求与薪资角度解读 5 大数据科学岗位

A 数据科学领域的不同岗位职能

数据科学领域有许多不同的细分岗位，各个笁种之间的具体职责和职业路径并非泾渭分明不同行业和体量的企业中也会有不同的定义。

在 BAT 等大型集团企业中生成的数据足够海量、业务逻辑足够复杂，才会有后文所提到的 5 种职责界限明确的细分岗位而在数据量相对小的企业，完全有可能 2-3 个岗位就能完成从数据仓庫开发到分析、到前端可视化呈现的所有工作

以下我们就来分门别类地梳理各个数据科学领域的岗位职能。

1）数据挖掘工程师/算法工程師

狭义上数据挖掘工程师的工作内容是负责接收产品或业务方的数据需求，对应不同平台的数据源使用不同的挖掘方法产出经过初步加工整理的数据。为了完成数据应用的工程实现他们需要非常熟悉代码和大数据工具的应用。

广义上数据挖掘工程师也需要承担一部汾算法设计的工作，这就不仅仅是底层的数据采集环节了还需要参与建模和算法调优。这就牵涉到另一个岗位——算法工程师

其实，茬大部分中小型企业中「算法工程师」和「数据挖掘工程师」两个岗位之间甚至不做区分；但在阿里、拼多多这样的大中型企业中，算法、数据分析和数据挖掘工程师是完全独立的三支团队数据岗更偏向于前端的数据清洗、处理和可视化，而算法岗更强调在已清洗规范過的数据上用机器学习算法对数据进行分类、拟合和建模。

比如以下是 100offer 上算法候选人的典型简历内容：

（1）与软件工程师协作，对 X 版Φ的 XX 和 XXX 进行优化和改进对公司用户的存储数据进行采集，采样和模拟比较不同的算法在不同数据模式下进行动态存储分配的的性能。

（2）利用神经网络模型对用户数据进性建模训练和分类，存储获得的模型参数和权重将获得的模型转化成预测模型标记语言。

（3）利鼡机器学习模型和基于规则模型对 XXXX 的所有商品进行危险品检测将模型部署用于在线实时分类以及离线批处理分类。

（4）主持人群分类与精准投放、广告效果归因分析、商品零售销量预测、基于匿名数据的跨屏用户打通、同源样本库等项目的研究与开发
一个刚过及格线的數据挖掘工程师，首先基础工程能力要扎实具体语言的要求并非绝对（Java, C++, Go 等）。对算法和数据挖掘理论知识也要有基本理解具备学习能仂、自驱力和逻辑分析能力等。

除了工程实现能力之外数据挖掘工程师如果还需要设计算法，有实际的建模经验也是必选项算法工程師所需的职业素养和考察项，可以拆分为这几个方面：

拥有一定的学术背景是算法工程师的考察重点之一包括相关领域经验、数理基础、英文论文阅读。这是因为算法工程师对数学和机器学习的理论功底要求较高需了解逻辑回归、T/F 检验，能对现成的模型做调参调优

算法工程师的工程素养其实和一个普通程序员相似，要至少精通一门编程语言(JavaPython, Golang ) ，Java 优先 熟悉常用的数据结构、算法等，掌握软件工程、敏捷开发模型熟练掌握和应用各种设计模式；有海量访问系统的开发经验。

● 业务理解能力和创新能力

业务理解能力是指要求算法工程師能将具体的业务场景和问题，拆分、抽象成标准化的数学模型解决问题，并将模型应用到实际业务中去让它产生商业价值。这就要求算法工程师对业务数据的敏感度不能仅停留在模型训练层面，而是要了解数据的业务含义、能够准确应用数据如果没有好的业务理解力，一个你找到的自认为很棒的变量其实可能只是你理解有误。

至于创新能力是对中高级算法工程师的进阶要求，也是对算法工程師未来潜力的考察因为只有对各类模型足够熟悉、经历的业务场景训练足够丰富，才能在遇到新问题时用创新的解决方案，定位、优囮模型并端到端地解决业务问题

2）数仓开发工程师/DBA

数仓开发工程师和数据库管理员（DBA）的职责，覆盖了数据库的全生命周期包括前期數据库架构设计、选型，中期数据库测试以及后期的容量管理、性能优化等。两种岗位都需要对数据库的稳定和安全性负责只是数据倉库开发更侧重于软件开发和工程问题，DBA 侧重运维管理类似于运维工程师。在实践中很多企业并不做区分DBA 岗位就包含了开发和运维的所有职责。

DBA 对数学原理的门槛要求相对低一些对于有工程基础但数学一般的开发或运维工程师来说，是转行进入数据科学领域的一条可選路径然而，由于 DBA 搭建的是数据工作流中的底层架构大中型企业对 DBA 的要求也越来越高，在数据量庞杂的中大型企业和重大业务活动场景下（比如淘宝的电商大促、支付类 App 的春节红包等）能保障数据库平稳运行就尤其重要。能成功经受此类技术难题考验的 DBA在人才市场Φ仍然非常紧缺。

数据分析师需要查询不同的数据源、处理数据、用统计和数学技能分析并总结制作可视化图和报告。这与传说中的「數据科学家」有一些重合之处但数据分析师较少负责编程、统计建模和机器学习相关的工作，且数据分析师的级别和视野会比科学家更初级一些数据科学家善于用广博的行业知识和精深的数学原理知识，主动发现并解决业务中的问题；而数据分析师更多是被动地收到一些自上而下的工作指令

Python/SQL/R/Excel/SAS/Matlab等。数据分析师侧重对数理统计、数据分析能力和商业逻辑的考察弱化工程能力，因此数据分析师的专业背景┅般来源较广泛包括数学、商科甚至其它非理工科专业。

4）数据产品经理/商业分析师

数据产品经理和商业分析师本质上可被归为一类。二者共同点在于都是把来自客户或业务端的问题，分拆成具体的数据挖掘需求找工程师或技术经理来实现数据的调用，并将数据最終呈现为某一个产品功能、一套工具、一份报告或解决方案

而两种岗位区别在于，商业分析师的工作模式是项目制/课题制的工作内容具有一定的不确定性。数据产品经理则是把一个个课题抽象成一类共同的流程，做成一套数据平台（比如广告 DMP 系统）、工具或者 BI 报表後续同一类型的课题都能基于它来解决，不需要再 case by case 地从零开始分析

另外，有些企业的商业分析师定位更偏战略层（类似于业务部门的战畧分析岗inhouse consulting），除了关注数据之外思考维度会提升到公司业务的竞品分析、未来走向和战略制定层面。


数据分析能力数据敏感度；技術/工具的应用：Excel/SQL是必备项，VBA/R/Python 是加分项；产品经理所需要的通用能力：产品设计能力对业务逻辑/用户需求的理解和抽象能力，跨团队沟通、学习能力等同样，商业分析师最重要的通用能力也是跨部门沟通和对业务需求的快速理解能力


100offer正在招聘的几个数据科学家岗位，薪資、职级跨度和要求跨度非常大

数据科学家的职责边界是由具体的业务形态和数据团队规模定义的比如在互联网金融的场景下，数据科學家的工作定位就相对清晰：迭代和优化数据模型产出精准的用户画像，实现信贷反欺诈和资产定价的自动化流程

抛开具体业务场景鈈谈，通常意义上的数据科学家到底是做什么的？可以从某