京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
很多人到中年才发现,自己的职业生涯越来越局限,对于为什么会成这样,却理不出头绪来。
其实,这里可套用一个适用于多领域的原则,即:正确的努力会让路越走越宽,而一旦方向错误,往往会让自己陷入死胡同。
今天,我们就来探讨下,哪些思维方式容易让你未来的职场之路“无路可走”。
处处给自己设限
这种思维不易察觉,谁不想在事业上一展抱负,怎么可能给自己设限?所以,要先学会正确的自我省察。
▷ 你是否已经习惯了安逸?
▷ 对改变是否非常排斥?
▷ 是不是无法静下心来学习新知识和新技能?
▷ 面对挑战,总觉得自己不行?
在职场上,一定要多向上看、向外看,多接触新东西,多学习新技能,多和人打交道……
舒适区滞留太久会让人产生错误的自我认知,建议职场人可根据专业背景,去匹配其他岗位、公司,甚至行业,实现横向扩展。
比如:你是“码农”,但表达和讲解力较强,就别局限在程序员上,完全可向该技术领域的培训专家或咨询顾问发展,甚至以技术入股跻身技术合伙人行列。
人无远虑必有近忧
人往往会随大流,盲目跟风,随意选择。有个经典面试问题:为什么会选择我们公司?
有说朋友推荐、有说看到招聘就来了、有说薪资高、有说环境或福利好等,看到的往往是短期利益,如此易遭遇“人无远虑必有近忧”的困境。
俗话说,机会总是留给有准备的人,给自己制定长期职业规划,一步一个脚印,从而避开中年职业危机。
无法持之以恒
现今社会流行“快文化”,让我们变得浮躁,无论从事什么都比较缺乏耐心,无法持之以恒。
所以出现了频繁跳槽,却越跳越糟,让很多职场人错失了学习知识、掌握技能的最佳时机,以致人到中年却一事无成。
无论哪个行业,唯有持之以恒,在原有优势基础上进行转型和提升,成为自己所在领域的专家,才能将职业路线不断拓宽。
当然,除了警惕让你越走越窄的思维外,还要选择好前景行业,让自己能搭乘上数字化时代的“和谐号”,成“越老越值钱”的人。
世界经济论坛发布的《2018就业前景报告》指出,2020年全球将有7500万工作岗位被人工智能替代。同时,亦会衍生出1.33亿个新的就业岗位。
调查显示,人工智能将迅速取代会计、客户管理、初级技术工人、邮政快递、秘书、司机等行业的劳动者,使大量具有可编码、可重复性的职业快速贬值。
不过,内外科医生、数据分析师、制造业一线主管、律师、软件应用开发工程师等职业,却有越来越广阔的职业发展空间。
拿极受追捧的数据分析师来说,2020年中国大数据行业人才需求规模预计将达210万,未来5年仍将保持30%-40%的增速,需求总量在2000万人左右。
近几年高校纷纷新增大数据相关专业,但输出量远远无法填补目前市场的巨大缺口,导致数据分析岗位高薪却供不应求。
资料来源 / ITPUB博客
迫切的市场需求让数据分析岗呈现多元化面貌,主体可划分为纯数据岗和数据赋能岗。从下图中,可以看出数据分析岗的分工细、路子广,选择多……
只要你持之以恒成为其中某一技术线的专家,就能实现“越来越值钱”的职业目标。接下来,再给大家具体推荐些数据分析行业越老越值钱的工作。
数据分析岗中越老越值钱的岗位
Python数据分析师
企业想在竞争激烈的市场中胜出,决策速度和反馈效率尤为重要。什么样的数据、要透过什么样的方法,才能快速且实时的转变成决策时有用的信息,这是现代企业最迫切且不可避免的问题。Python数据分析在企业决策中散发出了极大的魅力,受到从业者的追捧。
业务数据分析师
理性数据分析辅助实战经验,成为主流决策方式,企业急需业务数据分析过硬的人才。
人工智能工程师
当下,人工智能不断渗透各行各业,众多岗位已经被其取代。与其等待着被失业,不如主动出击,成为AI领域的一员,做人工智能的“爸爸”。
不过,由于人工智能的概念宽泛,涉及到算法、识别、语言处理等技术,所以被社会大众一致公认为高不可攀的高科技,导致很多人不敢轻易涉足。
如果你也是这样想,就太可惜了,因为你可能会由于一些认知上的偏见,错过了这个未来最具发展潜力的行业,它其实并没有我们想象中的那么遥不可及,而且也是越老越值钱的岗位之一。
结束语:“越老越值钱”的职业不但有,且会越来越多,就看你能否把握住这些绝佳机会。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07