什么样的数据分析师最容易被淘汰
最近我身边很多同行都在感慨，这两年和数据相关的岗位特别多，而且薪资特别高。
不过我们也都有一种感觉，虽然数据分析岗的重要性提高了，但大家也把数据分析的岗位需求提升了！
15 年，会用个 Excel，会查 SQL 数据库就能找到很好的工作。
17 年，你还得会做 BI 可视化，会用 SPSS 做数据挖掘，能给老板做漂亮的报表，同时 Python 开始崭露头角……
到了 2020 年的今天，除了 MySQL 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、数据清洗、特征工程、建模、算法……
唉，生活不易，猫猫叹气。
数据分析师成了大公司的标配，很多高薪岗位，也往往把对数据的要求写进了岗位的 JD 里。
究其原因，还是因为在互联网经济的下半场，存量竞争的市场下，凭“感觉”，靠“经验”去做决策的风险越来越大。
但通过数据分析，不论是评估业务、量化渠道等，都更加直观高效，以及准确。
这个压力反馈到从业者，就变成了基础岗位数据化，数据岗位专家化。
随之而来的还有一个坏消息，那就是——底层数据分析师，正在出局。
如果你早就意识到了这个问题，只是苦于没有一个的好的方式，我在这里推荐大家一个拉勾出品的《数据分析实战训练营》，因为深耕招聘行业，这门课完全基于企业最急切的痛点打造。
换句话说，学出来，绝对是最抢手的人才。
学完课还能帮你内推，长按扫描二维码即可了解。
说个真实案例。
我的学弟小王所在的公司最近在推一个新产品，产品经理发现最近新用户的留存比较差，找到我的学弟，让他分析原因。
如果是初级数据专员，只能一摊手，我也不知道啊，你们自己分析看看吧~
结果就可想而知了，不是和产品经理上演拳皇，就是收拾东西走人。
数据开发工程师，比如我的学弟，就可以解决具体问题。
他采用由上至下的思维方式来分析，通过用户画像、问题假设等方法，发现四五线城市用户不喜欢现在冷启动推送的产品，找到了新用户留存差的真正原因。
其实还有第三种处理方案，就是直接指导业务。
通过数据建模，算法模型，预测出将要产生的结果，并告知业务组或者领导，如何去优化，怎么提升业绩，这也是我的学弟正在努力的方向。
这是拉勾出品的数据分析师十个阶段的技能，也是学弟发给我的，大家可以对照下自己缺乏哪些技能。
相信大家都听说过拉勾，这个课程很有意思，学完后，拉勾保证通过自己的企业资源帮你内推到大公司。
毫不夸张的说，如果把这些东西全学完，相当拥有了 5 年的数据分析经验。
为什么推荐拉勾的课？
除了上面提到的可以内推，这个课程还有两个非常厉害的地方。
一、 10 个实战项目，今天学，明天就用得上
在真实的项目中训练自己，就是成长最快的通道。
拉勾教育精选了电商、在线教育、金融等到 10 个不同行业的真实项目，包括拉勾自己的项目，手把手教你完成数据分析的经典案例，带你从零开始解决问题，比如：
在线教育用户活跃指标分析与用户画像构建
购物APP用户行为分析
用户流失预测
……
这些都是行业中真实存在的需求，绝对接地气，够实用。
二、 课程由行业大牛领衔的教研组历经 12 个月打造。
没有所谓的“讲师”，导师都是实打实的互联网从业者。我们来看看这个阵容有多硬核。
专家阵容：
格兰杰老师-拉勾网首席数据专家 （P10）
10年数据服务/电商/互联网/金融/电信/游戏和团队管理经验 工作经历：滴滴/字节跳动/平安银行。
三丰老师--数据分析专家
技术总监，13 年技术岗位经验，资深数据专家。工作经历：中华网/实达软件。
无忌老师--数据分析专家
对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验，工作经历：百度/爱奇艺/新浪。
……
总结一下，行业大牛导师阵容、300 多个课时（市面普遍是 100 个课时）、5 个月实战训练，签订内推协议，学成直接去大厂！
拉勾学员的名企Offer率，Offer涨薪率远高于别家，毕竟是做招聘的，最懂企业需求。
这次我还给大家申请了专属福利，200 个内推名额，扫下方二维码就能领取。
不做“茶树菇”，就从现在开始！
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