阿里P8、P9失業(yè)都找不到工作？是我們孤陋寡聞還是世界真的已經(jīng)“癲”成這樣了？

案例一：本碩都是 985，所學(xué)的專業(yè)也是當(dāng)紅專業(yè)計算機。畢業(yè)即加入阿里當(dāng)程序員，工作13年，曾經(jīng)的阿里的 P9，后來離職去了一家創(chuàng)業(yè)公司做CTO（首席技術(shù)官）。不料市場行情不好，公司倒閉。現(xiàn)在年齡超過40歲，面試了9家單位，Offer為零，大半年都沒找到合適的工作……

案例二：工作13年，阿里P8，37歲，87年出生的老員工，突然被通知裁員，無數(shù)個加班到凌晨的付出，最后只換來一個裁員大禮包，真的很難接受……

要知道，在阿里的職級體系中，P8、P9已經(jīng)是相當(dāng)高的級別了，這些人員往往意味著核心骨干或中層管理者。這一裁員決定表明，即便是高級人才，在公司戰(zhàn)略調(diào)整和成本控制的大背景下，也難以幸免。

都說職場如戰(zhàn)場，再深厚的感情也抵不過殘酷的商業(yè)現(xiàn)實。近年來，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的裁員潮此起彼伏。從BAT到新興獨角獸，裁員似乎已經(jīng)成為行業(yè)常態(tài)。以上的兩個阿里員工的經(jīng)歷，只是這場大潮中的一個縮影。

裁員大潮之下，普通人如何自救？

阿里P8、P9這種級別的大佬被裁后找工作尚且不容易，普通人尤其是大齡打工人失業(yè)后想找到一份薪資待遇都不錯的工作顯然就更難了！

保持學(xué)習(xí)的心態(tài)非常有必要。有時候，一個人在某個行業(yè)中能夠獲得高額的薪水，并不全因為自身能力，更有可能是趕上了時代的大潮。

有潮起自然有潮落，35 歲一到，或者行業(yè)出現(xiàn)下行，很多人就會發(fā)現(xiàn)自己立刻就進入了“畢業(yè)”階段，切切實實感受到行業(yè)中的霜刀風(fēng)劍的寒意，一不小心就要要作為人才向社會輸送了。

每個時代都會有風(fēng)口行業(yè)，如果你能始終保持學(xué)習(xí)的狀態(tài)，那么就大概率能明白最新的行業(yè)風(fēng)口在哪里。跟風(fēng)不一定是一件好事，但是抓準(zhǔn)風(fēng)口行業(yè)和機會，一定會讓你比其他人擁有更多的選擇機會和空間。

下一個行業(yè)風(fēng)口在哪里？

阿里創(chuàng)始人馬云在接受CNBC（美國消費者新聞與商業(yè)頻道）采訪時說到：整個世界將變成數(shù)據(jù)，我認為這還是只是數(shù)據(jù)時代的開始。

2023世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》，預(yù)測了未來五年內(nèi)增長最快的十大崗位，其中就包括了人工智能與機器學(xué)習(xí)專業(yè)人員、數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家和數(shù)字化轉(zhuǎn)型人員。

數(shù)據(jù)正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網(wǎng)絡(luò)、消費信息、運動軌跡……，大到企業(yè)的銷售、運營數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)……

數(shù)據(jù)分析人才熱度也是高居不下，一方面企業(yè)的數(shù)據(jù)量在大規(guī)模的增長，對于數(shù)據(jù)分析的需求與日俱增；另一方面，相比起其他的技術(shù)職位，數(shù)據(jù)分析師的候選者要少得多。

在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了企業(yè)決策的核心。它不僅幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，還能預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，幾乎是每個職場人必修的課程。

普通人轉(zhuǎn)行“數(shù)據(jù)分析師”

數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)行門檻

轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析并沒有你想象中的那么難。和其他行業(yè)不一樣，數(shù)據(jù)分析是一個交叉復(fù)合的方向，更需要有多重工作背景的人。

數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上只是一種技能，必須同時擅長其他專業(yè)領(lǐng)域知識（比如你是財務(wù)、產(chǎn)品、人力，把自己專業(yè)領(lǐng)域知識+數(shù)據(jù)分析技能結(jié)合起來），才能夠走得長遠。

所謂數(shù)據(jù)分析，是指用適當(dāng)?shù)?a href='/map/tongjifenxi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析行業(yè)細分領(lǐng)域很多，選擇面較廣，不管是對于人力、運營、產(chǎn)品等來說，都是一個不錯的選擇。

數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑

數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑統(tǒng)共來說可以分為偏業(yè)務(wù)和偏技術(shù)兩個方面的發(fā)展路徑：

偏業(yè)務(wù)：一般在業(yè)務(wù)部門的比較多，備選的崗位有數(shù)據(jù)運營、用戶運營、用戶增長、以及營銷策劃等崗位，和代碼接觸時間較少，做PPT和報表的時間較多一些，基本上日常的工作就是操作線程的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者在圖表基礎(chǔ)上寫sql。

發(fā)展需求：關(guān)注目標(biāo)、洞察需求、設(shè)計方案、推動落地、實現(xiàn)增長、贏得業(yè)績

偏技術(shù)：偏技術(shù)的崗位有類似于數(shù)據(jù)運營、用戶運營、用戶增長以及營銷策略等崗位上，這些崗位和數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性很高，同時也是十分具有發(fā)展前途的幾個崗位。

發(fā)展需求：數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)采集、ETL、數(shù)倉開發(fā)、算法開發(fā)、BI開發(fā)

數(shù)據(jù)分析能力需求

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是要把分析結(jié)果應(yīng)用到業(yè)務(wù)層面，最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)的良好增長。

一般而言，可以按照“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實施一個數(shù)據(jù)分析項目，這時我們需要掌握一些主要細分知識點。

數(shù)據(jù)分析基本流程

具體而言，數(shù)據(jù)分析師需要兩個層面的技能，一個是技術(shù)層面的技能，另一個是非技術(shù)性的軟技能。

技術(shù)能力

1.統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：理解基本的統(tǒng)計概念如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等，以及假設(shè)檢驗、回歸分析、方差分析等統(tǒng)計方法。

2.編程能力：掌握至少一種編程語言，如Python、R或SQL，用于數(shù)據(jù)處理、清洗、分析和可視化。Python因其強大的庫（如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib、Seaborn等）而廣受歡迎。

3.數(shù)據(jù)可視化：能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表和圖形，幫助非技術(shù)背景的人也能理解數(shù)據(jù)背后的故事。

4.數(shù)據(jù)庫知識：了解數(shù)據(jù)庫的基本概念，能夠使用SQL語言進行數(shù)據(jù)的查詢和管理，熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）的使用。

5.大數(shù)據(jù)工具：了解并使用大數(shù)據(jù)處理框架和技術(shù)，如Hadoop、Spark等，以及云平臺（如AWS、Azure）上的大數(shù)據(jù)服務(wù)。

6.機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：理解機器學(xué)習(xí)算法的基本原理，能夠應(yīng)用常見的機器學(xué)習(xí)模型（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）解決實際問題。

非技術(shù)能力

1.問題解決能力：能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、定義問題，并設(shè)計有效的解決方案。

2.批判性思維：對數(shù)據(jù)和分析結(jié)果保持懷疑態(tài)度，能夠評估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，識別潛在的偏差和錯誤。

3.溝通能力：能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以簡潔明了的方式呈現(xiàn)給非技術(shù)背景的聽眾，包括管理層、業(yè)務(wù)人員等。

4.團隊合作精神：在跨部門項目中與不同背景的團隊成員有效合作，共同推動項目進展。

5.持續(xù)學(xué)習(xí)能力：數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)展迅速，需要不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法，保持對新知識的敏感度。

6.項目管理能力：在大型項目中，能夠管理項目進度、資源和風(fēng)險，確保項目按時按質(zhì)完成。

在當(dāng)今這個被數(shù)據(jù)洪流席卷的時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)運營與決策的核心驅(qū)動力。當(dāng)前，數(shù)據(jù)分析已成為衡量職業(yè)競爭力的重要標(biāo)尺。它不再是數(shù)據(jù)分析師的專屬技能，而是每一位職場人士都應(yīng)掌握的通用語言，是提升工作效率、優(yōu)化決策質(zhì)量、推動業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵所在。

如果你也想進一步提升職場競爭力，抓住時代紅利，那么強烈建議考一個CDA數(shù)據(jù)分析師。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個自我提升的過程，CDA小程序資料非常豐富，包括題庫、考綱等，利用好了自學(xué)就能考過。