
俗话说:知己知彼,方能百战百胜,你对职业发展抱着什么心态!
大四的小明近来非常沮丧,努力考研却遭遇滑铁卢,心有不甘,聊到为什么要考研时,让人有点震惊……
他喜欢金融,偏偏本科专业差十万八千里,小明执着地认为考研读了金融学,才能找到热爱的工作。
二大爷家的女儿,今年23岁,大专学历,做文案类工作,对未来充满迷茫。
想自考本科,又不知道报什么专业好。想从事会计,却听说竞争激烈且工作枯燥,怕自己厌烦;想一直做文案工作吧,又怕创意不够,未来发展空间小……
而工作不到3年的小美一直在跳槽,听说她最近又换了一份工作,于是临时起意,和她聊了聊跳槽的原因。
她满脸惆怅地说:“我没想那么多,觉得工作干顺手,待遇不错,就先干着呗,不顺手,不顺心了就换呗!”
可是,她并不知道抱着“能干,就干”的心态,浪费了毕业后的这几年,会给她的职业生涯带来多大且持久的负面影响。
上述案例的主人公们可能并没有发现,自己的职业定位清晰度基本接近0,而这种模糊正在破坏着他们美好的未来。
职业定位不清对未来有啥影响?
古有云:吾十有五而志于学,三十而立,四十而不惑,五十而知天命, 六十而耳顺,七十而从心所欲,不逾矩。
早在几千年前,大教育家孔子就告诉我们要:志于学。
现代社会很多人都没有清晰的职业定位,对此他们毫无危机感,或者可以说是无所谓。然而“人无远虑必有近忧”,那些他们并没有意识到的莫名危机,正在一步步靠近。
职业定位不清对未来有哪些危害?
1、无法可持续发展
很多人认为自己事业没起色是能力不够,但是你是否有认真思考过“我是谁?”、“我想干什么?”、“环境支持我干什么?”
或许只是你对自己的认知不够,所以像迷失了方向的羊羔,充满抱怨和无奈,却始终无法找到真正适合的工作。
2、无法积累有利资源
明确的职业定位,让你有明确的目标和方向,在奔向目标的过程中,你会有意识地积累相关领域的人脉、知脉、金脉。
职场有个“聚焦法则”,把所有资源都集中于某个点,才最容易成功,如:审计或会计会致力于考CPA、金融从业者的终极目标是考CFA,数据分析入门和进阶则会考取CDA数据分析师证书……
简而言之,当你职业定位不清晰时,就容易博而不专,失去最核心的竞争力。
3、无法抵御外界干扰
当定位不清晰时,人就没有重心,从而容易被外界的干扰,被一时的高薪、享受、虚浮所吸引,放弃了真正有发展前景的工作。
另外,如果你没有明确的目标,一旦遭遇困难,哪怕只是个小难题,便会丢盔弃甲,无法在事业上发光发热。
如何找到自己的职业定位呢?
准确地定位,可使自己集中精力用于自己擅长的领域,从而可以获得更加长足的发展。
可是,我不知道怎么定位?埋头看规划书或视频吗?好像也没学到什么!
——为什么呢?
1、很多书籍或视频并没给出具体的自我分析和定位的方法;
2、知识面太广,每个人脚下的路都不同,无法生搬硬套;
3、很多不定的因素,如:所处行业、兴趣爱好、能力擅长也各不一样。
与其像无头苍蝇一样四处碰壁,不如看准一个有发展前景的行业,并针对自己的实际情况,来精准分析职业定位。
如果您一时拿捏不准要从事或转向哪个行业,可多留意目前较热或常被人挂在口边的技能或证书,因为行业越热出现的证书含金量越高,技能越硬越易被认证。
譬如:财会界的CPA、金融业的CFA、大数据分析行业的CDA……这些都是非常值得考的大厂敲门砖。
值得一提的是,如今的大数据相关人才需求缺口巨大,乃优选行业之一。与学历相比,企业更看重数据分析岗求职者的实操能力。
想了解大数据分析
扫码一对一交流
▼▼▼
故而,无论科班生还是零基础者,通过理论与实操结合的系统学习,便可掌握一定的数据分析能力和技巧。
今天,我们以数据分析行业为例,聊一些职业规划中较实用的面试技巧,让你从众多求职者中脱颖而出,拿下更多offer!
01、明确自己的定位
具体工作内容及想从事哪块:找工作方向
▪ 数据整理
▪ 数据建模
▪ 数据分析
▪ 数据可视化
▪ 报告撰写
内容模板一
▪ 熟练SQL语言
▪ 熟练使用数据可视化工具
▪ 会撰写数据分析报告
内容模板二
▪ 业务:熟悉行业及周边的业务知识
▪ 管理:熟练企业管理和数据应用结合
▪ 分析:精通数据分析原理及方法
▪ 综合:较强沟通能力及项目管理能力
▪ 设计:较好BI与数据仓库架构设计能力
▪ 工具:熟悉主流BI工具和数据库
02、客观的自我评价
个人能力框架的范围:几个维度
▪ 是否具备数据分析项目经验?
▪ 常用哪些数据分析工具?
▪ 对数据是否敏感?
▪ 是否有较强的多重逻辑思考力?
▪ 思维是否习惯结构化?
▪ 是否能快速适应新环境和团队?
▪ 可承受较大工作强度,接受出差?
03、面试的常见问题
Q:请自我介绍一下?
A:不要只说姓名、年龄、爱好、工作经验等简历上有的。
▷ HR温馨提示:
提前准备好,涵盖自己与众不同甚至独一无二之处,同时保留某些不突出或中庸点,介绍不宜过长,在60s内即可。
----------------
Q:你对薪资的要求?
A:愁死很多英雄汉的问题,要求太低自己过不去,要求太高又怕公司用不起。
▷ HR温馨提示:
不管工作岗位和内容是否符合,必然会涉及到薪酬,建议可要求行业内的平均工资。另外,在复试结束时,务必询问目标岗位薪酬体系和KPI考核细节。
----------------
Q:你能接受加班吗?
A:这个问题,面试官并非一定要你加班,只是想测试你是否愿意为公司奉献。
▷ HR温馨提示:
先明确上下班时间及加班的原因,陈述自己会全身心投入工作,并不断提高工作效率,积极主动地完成好自己的工作。
----------------
Q:上一家公司离职的原因?
A:就算上份工作受了再大委屈,都不要口出怨言,尤其要避免对管理层的批评。
▷ HR温馨提示:
客观陈述就好,如:没发展空间,与自己的职业规划不合等,回答要积极正面。
直接与专业老师
一对一VIP交流
▼▼▼
Q:一名数据分析师要具备哪些技能?
A:数据分析师需能准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计,数据模型,数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS,Excel,SPSS等)的统计软件包知识。
另外,根据工作和发展的方向不同,需掌握相应工具,这时应具体情况具体分析。
----------------
Q:分析项目的步骤包括哪些?
A:包括问题定义、数据挖掘、数据准备、模型化、数据认证、实施跟踪。
----------------
Q:数据挖掘和数据分析的区别?
A:数据分析是针对个别属性的实例分析,提供有关属性的各种信息,如值范围,离散值及其频率,空值的发生,数据类型,长度等。
而数据挖掘则更侧重聚类分析,异常记录检测,依赖关系,序列发现,多个属性之间的关系控制等。
CDA数据分析师就业服务老师建议,无论面试结果如何,一定要进行归纳总结。面试中被问到了不懂的问题,要及时解决,以防下次在同一个问题上再跌倒。
如果您对数据分析行业感兴趣,不妨多了解下数据分析师的各个方向,已经相关岗位的要求,有的放矢去学习和了解。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28