90后被裁后、拿到阿里offer：面对突发意外，你该如何应对？

进入2020年，“裁员”成了大家听得最多的词汇。

随便在某搜索网站搜索“裁员”一词，就搜出一堆惊悚的新闻——

就在去年年底，我的朋友小K就被裁员了。

之前他一直在一家金融公司上班，早九晚六非常稳定，用他的话来说，“闭着眼睛就能把活儿干了”。

随着年龄增长，他逐渐感觉自己被身边人拉开了距离。

尤其是遇到一些数据分析的工作，原本他需要花一周时间完成；

而刚来公司半年的实习生，2分钟就能将那些看似枯燥的数据，变成一套套赏心悦目、有助战略决策的武器。

不久后，实习生便取代了小K的位置，而小K的生活也一度跌落谷底；

不甘心的他，开始疯狂更新知识储备、提升自己的价值。

短短几个月时间，便顺利转行数据分析师，并拿到阿里50万年薪的offer。

01.

有多人问，为什么数据分析师能够轻松转行、拿这么高的薪资？

其实数据分析师门槛较低、学起来较简单，同时人才缺口大、薪资普遍较高。

根据猎聘发布《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》显示，当前大数据产业在全球呈现爆发式增长，我国大数据人才缺口就高达150万。

几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。

其中数据分析相关岗位，平均月薪高达22322元，更有不少岗位，月薪高达37451元，比金融、互联网行业还要高出2000-3000元。

同时，数据分析职位更看重个人能力并非学历；

再加上大多数高校尚未开设大数据专业，即使是大专毕业，也可以拿到与本科、硕士相同的薪资待遇。 

02.

虽然大数据行业未来发展趋势较好，但是作为数据分析师，更要保持警惕，并有意识的提高自己。

像之前看到很多人，只知道如何整理数据，却不知道应该如何进行数据可视化。

这个时候，我们就需要掌握像Matplotlib这类BI（商业智能）工具，一键完成报表、数据分析、数据可视化。

正如2019 Quick BI年度数据分析案例大赛暨用户论坛上，阿里巴巴资深技术专家王赛表示：

“BI工具作为数据化运营的核心抓手，帮助阿里巴巴数字经济体内超过10万名员工，更好地看数据、用数据，从而进行科学化运营、决策。”            

数据分析能力作为目前最有"钱"途的能力之一，一个人学习起来难免有些吃力。

尤其网上有不少免费的学习资料，有些课程视频比较陈旧，大多数技术过时；

再加上录制课程视频的作者本身，技术水平无法保证，所以也就导致市面上的网课质量整体不高。

自学本来需要付出巨大的时间和精力，坚持下去就很难，再把精力花到找资源上，势必事倍功半！

因此，我推荐你来网易云课堂学习微专业《数据分析师》课程精心准备的限时免费直播；

直播将涉及到数据分析的方方面面，每周两场纯干货直播带你少走弯路，真正实现从0到1。

  免费直播公开课  

4月7日、4月9日   晚上8点   

• 数据分析必备技能：关联规则实战

          1. 理解定义：关联规则核心知识点

          2. 梳理方向：提升度的作用

          3. 实战演练：Python实战关联规则

          4. 分析结果：电影数据集的关联分析

• 零基础学Python——用Seaborn制作高级可视化报表

  1. 场景工具：Python可视化数据分析工具

  2. 流程处理：利用sns工具绘制相关报表

  3. 实战演练：用Python制作高级可视化报表

• 快速上手数据分析：文本数据特征提取与建模实战（可看回放）

          1. 文本数据处理与特征构建

          2. 通俗解读词向量模型

          3. 文本情感分析实践

          4. 整体模型与方法解读

• 零基础学量化分析—用Python在线平台做量化交易（可看回放）

          1. 场景和工具: 量化交易系统构成

          2. 流程处理：在线量化平台及常见操作

          3. 分析结果：用JoinQuant 聚宽平台做量化交易

• 一节课掌握机器学习经典算法—支持向量机（可看回放）

          1. 梳理问题：用SVM算法解决

          2. 方向定义：优化目标与方程

          3. 案例应用：SVM求解及应用

          4. 参数讲解：所涉及算法解析

• Python入门：零基础用Matplotlib制作可视化报表（可看回放）

          1. 场景和工具: Python可视化数据分析工具

          2. 流程处理：利用Plt绘制相关报表

          3. 实战演练：制作一份可视化报表

• 数据分析案例实战：用贝叶斯作新闻分类（可看回放）

  1. 概念简述：贝叶斯算法

   2. 处理方法：新闻数据预处理

   3. 数据采集：文本数据集特征提取法

   4. 项目实操：贝叶斯建模

• 提高预测准确率——随机森林算法解读与案例分析（可看回放）

  1. 基础概述：集成算法

  2. 原理分析：随机森林建模

  3. 案例实操：树模型建模及模型调参

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