文章目录
- 1.数据分析可以加速吗？
- 真的是读完就能进大厂吗？
- 分析数据增长的正确途径
数据分析培训课程(数据分析培训机构排名)
今天这篇文章难免会引发很多的口水战，但还是想让一些正在学习数据分析，或者渴望数据分析行业的朋友知道真相。
受前天的启发，在朋友圈看到几个人同时转发一篇文章。题目大概意思是教你快速掌握数据分析的能力。这种题目我已经很熟悉了，大概率是卖课。(今年推出我的数据分析课程之前，我也花了一段时间研究了各个学校的营销方法和玩法，对这样的题目比较熟悉)。
然而，当我在朋友圈连续刷了三遍同一篇文章，在好奇心的驱使下，我点了进去，纯粹是想了解这篇文章的写作套路是如何让读者追捧并愿意转发的。以下是亮点:
总结一下，现在的数据分析课程割韭菜的套路又升级了。以前是卖职场焦虑，提高大家学习数据分析的欲望，然后开速成班告诉你只要学完课程就可以拥有数据分析能力，或者为你描述数据分析的巨大前景。高薪跳槽，一夜之间就能从初级工翻成高级数据工…诸如此类。
现在又多了一个套路:包内推，包括就业。
我估计大部分分站都是看数据分析门外的，或者被这些课程裁掉的人想搞清楚两个问题:1。数据分析真的能很快吗？2.5个月的培训课程后真的能进大厂做数据分析吗？3.数据分析行业前景如何？
接下来，我会一一回答
1.数据分析可以加速吗？
我理解大家对技能成长的迫切渴望，尤其是一些想跳槽，刚毕业或者还没毕业的朋友。当面对一门新知识时，每个人都想快速找到成功的捷径。
因为这个愿望，造就了无数的培训机构。在知识付费的浪潮下，培训班赚钱太快。(同一套课程可以反复卖。换个主题，加点新的东西包装一下，是新的课程。你付了钱才知道原来的讲座都差不多。)
但是作为一个去过的人，我见过很多培训班的考生。我想说，数据分析短期内入门是可能的，但短期内成为专业的数据分析师或行业专家是不可能的。你可以在短时间内快速使用数据分析工具或者了解一些数据分析模型的使用，但是你无法快速掌握一个行业的业务知识，对数据敏感。
(我见过很多培训机构包装的简历，但是一开始对付面试官还是可行的，后来用的人太多了。通过对比简历上写的项目，我可以猜测他们是同一个培训班的学生。)
要想在专业领域有竞争力，必须长时间学习，积累经验，形成职业生涯的护城河(35岁的职业危机主要是因为可替代性太强)。所以，对于三十多岁想转行做数据分析的人，希望你们慎重。
这些铺天盖地的网络课程没用吗？有用。大部分课程内容都比较完善，并不断优化完善。把它们作为初级学习课程或者巩固基础能力是可以的，但是不要把所有的期望都放在培训课程上。课程能给你的知识只是冰山一角。你需要不断学习韧劲来加快自己技术的提升，这和运动员的日常训练是一样的。在不同的场景中锻炼，不断提高自己的竞技水平。
真的是读完就能进大厂吗？
嗯，是真的，有一些个人上完课就能顺利进大厂。然而，并不是每个人都可以。培训机构的宣传套路，其实是利用了幸存者偏差陷阱。对于头部那些成功的同学，包装宣传，分享学习心得。但其实这就决定了他们出生在各方面素质都很强的大厂。对他们来说，数据分析就是锦上添花。
同样的幸存者偏差陷阱依然存在于他们对数据分析薪资的描述中。这几年听到更多跳槽的原因是数据分析的工资很高，不用写代码。3-5年月薪30K，然后附上招聘薪资图。
但其实真实的市场情况是这样的:(BOSS上的数据分析工资)
那些动辄30k、50k的工作大多来自大厂，对工作年限和能力的要求相当高。
但是大部分数据分析初学者的水平是相当参差不齐的。除了数据分析的专业知识和能力，他们在职场上的一般素质与大厂商的要求相差甚远。至于培训班承诺的晋升协议，包括就业，这里还有另外一条交易路线，就不多说了。
分析数据增长的正确途径
最后，我说点有用的。刚才我说了，数据分析师想要快速成长，需要像运动员一样刻意训练，而训练的关键在于找到合适的训练顺序和合适的训练场景。
怎么做？
第一步，要知道如何区分大公司数据分析师的成长水平。大致有三个层次。
初级分析师主要负责为业务提供数据，同时保证数据收集的效率和质量。有个不好听的称号叫“sql boy”。在这个阶段，工具技能和熟练程度非常重要，比如SQL、Excel等。
2中级分析师，能够单独负责一个模块，对该模块有深刻的理解，知道如何构建底层数据架构，如何寻找上层维度；能够使用工具有效地分析和解决问题。除了sql和Excel，你还需要掌握BI相关的知识。
高级分析师，能够管理团队并负责一个或多个业务线。对数据和业务逻辑有深刻的理解和掌控，通过数据为某项业务的发展战略指明方向，让数据发挥其商业价值。
现在，数据分析师在市场上的分布大致如下:
搞清楚数据分析师的水平后，如何循序渐进？
1.介绍数据分析
刚开始学硬技能，比如Excel、sql、python、BI等数据分析工具。一个系统的号码训练课程可以让你成长的更快。学完之后可以考一些初级的数据分析岗位。大一在这方面还是很有优势的。企业在招聘应届毕业生时，对这些技能的要求并不是特别高。你做好充分准备后，就可以大胆投资了。
可以先从大公司入手。大公司的岗位培训更加规范，这也有助于原始数据分析的增长。可以多学习，打好基础。
2.培养商业知识。
初级岗位1-2年后，要有意识地学习业务知识，掌握一些基本的业务逻辑和分析方法，如常见的营销活动分析、用户留存分析、A/B测试等。在这个过程中，你对业务的理解会越来越深，可以尝试接触不同的业务场景，拓宽自己的业务知识面，对以后跳槽或者跳槽都有很大的帮助。
3.提高业务分析能力。
经过上一阶段两年的培训，你大概已经有足够的能力负责一条或多条业务线。下一阶段，你需要提高自己的认知水平和分析能力，但要看你的公司有没有这样的机会。如果没有，可以选择跳槽。比如去一些中小公司，负责整体业务分析和战略决策。在这个阶段，需要提高对行业的了解和经营分析的角度。
通过这个培训，你可能会成为一名年薪百万的课程营销文案分析师。所以一个数据分析师的成长是循序渐进的，需要不断的学习欲望和经验积累。没有光鲜亮丽的成功人士，背后都是一路顺风。
所以，面对无数洗脑的言论和劝说，希望大家能保持冷静，仔细思考，再决定是否走上数据分析的道路。也祝选择这条路的朋友能不断升级，快速成长。
