2021年想要跳槽换工作？这里有给大家的5条内需建议（more 数据方面）

Posted 2021-05-16 张心情

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2021年想要跳槽换工作？这里有给大家的5条内需建议（more 数据方面）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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近些年试图转来干数据的人太多，和其他讲职业规划的老师不同，这里只分析怎么做可行性最高。

完全不会像其他人那样大煲鸡汤，讲什么 “发觉真我，拥抱明天” 一类废话，各位看官挺住哈，下边是来自钢铁直男理科生的热心提醒：

2021 年找工作是不是特别难？

答：难不难是看人的。虽然都在喊 2020 是互联网寒冬，虽然到处新闻都在报道 XX 地方裁人，但是打铁还需自身硬，能人永远不缺工作。

假设你的简历是：

985 本科 + 研究生
27 岁 + 男性 + 单身
阿里搜索 5 年经验
精通计算广告各种算法
肯定到处抢着要呀！

我们多多少少都有问题，这才是真问题！

比如：

太嫩：职场经验 1 年不到
太老：30 几岁老头子
学历不行：大专、非重点本科
经验不行：转行、半路出家
经历不行：到处打杂，没像样项目经验
行业扑街：P2P、O2O、共享经济的飘过……
能力不行：沟通能力差、表达不行、协作不行
女性：大龄单身未生娃（就是容易被歧视，在此为女同胞鸣不平！）
自身条件受限制，也是客观事实。

所以不要盲目听信 “我的 XX 成功经验”。那些成功经验背后往往有很多不可复制的机遇。特别不要盲目听信 “我学了 XX 技能就成功求职”。在职场上混，你是谁远远比你会什么重要。

即使是同样 0 基础转行，清华的就是比普通学校的好转，同行业的就是比跨行业好转，3-5 年中生代就是比老弱病残孕好转。

靠谱的做法，是认真分析自己的情况，找到适合自己的目标。这样求职就会变简单清晰了，明确以下三点就行：

1、我有什么

2、企业要什么

3、我要怎么去

所以多研究自己的情况、企业的需求。

即使听别人的经验分享，少关注他的心情、感受、评价，多听他有什么资质，他在哪里投简历，他面试的是什么岗位，他具体回答了什么问题。这样才能吸收可复制的经验，让自己进步。

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听你这么说，我不可能找个好工作了？

答：不要悲观。

数据分析基本思维：遇到 “好 / 坏” 要问标准。找工作也是，什么算 “好” 特别重要。

数据分析另一基本思维：“且字越多，成功概率必然越少” 所以对下一份工作，尽量清晰自己想要的关键内容。

可以从以下小目标里挑 2 个重点来满足：

加薪幅度超过 30%
从小公司换到大公司
在北上广深杭站住脚
从传统行业换到互联网行业
从非数据岗位换到数据岗位
换一个加班没那么激烈的公司
谋求领导岗位（带下属）
谋求全新项目（独立负责）

……
强烈建议选 2 个就好！事不过三，哈哈

有没有可能一步登天，一下找到各方面都好的工作？

有可能，但是机会少。需要刚好用人部门看上你，相谈甚欢，同时刚好招聘窗口期其他竞争对手都是傻逼。

要知道，找工作是个企业 / 求职者相互看顺眼的过程，企业那边，HR 对求职者薪酬的期望值就是：上一份工作 + 30%。

虽然 HR 们口头不承认，可实际上就是这么操作的。

如果你要的薪酬超过 30% 增幅，那么她们就会把你的简历摁下来等一等，再找其他候选人，最后挑一个能把薪酬压下来的。

所以一次性要加薪太多，势必面临当备胎的风险，不是你不够优秀，而是因为招你的话，HR 无处体现绩效哈。这里要做好心理准备。

各方面都好的工作势必难找，一次满足一个小目标更好，毕竟路长着呢。

那我该如何找好工作？

答：上各类平台…… 搜地区 + 岗位名。

搜出来以后有岗位名称、工作职责、能力要求、薪资范围等等，自己看就好了。

需注意：有些岗位名字可能用得很乱，比如数据分析、数据分析师、数据运营、数据工程师、商业分析师、大数据分析师、策略分析师，很有可能是一个玩意。

因为很多 HR 小妹妹就是随手那么一写。

所以：

1、不要纠结名字，看具体的岗位要求匹配不匹配

2、搜索时多搜一些关键字。多尝试一些可能。

3、如果搜到一个岗位自己特喜欢，可以看看这个关键字下，1-2 年，3-5 年，5-10 年经验的是否还有岗位，不同年份之间要求有什么区别，这样就能区分出基础能力、进阶能力了。

特别强调，不要单纯地看名字，即使都叫 “数据分析师” 不同情况下差别也是很大的，参见：

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我怎么判断自己的适合程度？

答：匹配度是分三方面看的

基本条件

包括工作年限、岗位、行业、等级（是否带下属）能力关键字（比如建模、增长）这些往往是 HR 小妹妹们拿来筛人的条件，所以是一票否决的。

如果 HR 小妹妹收到用人部门的要求：这个岗位限 5 年以上 + 管理下属 2 人以上，那不符合条件的会直接枪毙。

所以在匹配的时候，优先看这些基础硬指标过不过关。也会存在不过关去面试的情况（很多用人部门发招聘的时候，其实也没想清楚），不过概率相对较小。

岗位职责

包括来公司后，做 XX 项目，负责 XX 工作等等，这些是入职后可能做的事情。

岗位职责有专业性，需要用专业知识来判断。HR 小妹妹在这方面判断力较弱，比如岗位写的 “用户画像”，你写个 “做过用户画像项目”，HR 小妹妹极有可能也约你来面试，但一见面才发现你只是做个调查问卷写 ppt 而已。

最好的办法，是看行业 + 岗位 + 职责。直接思考下：他们这个行业的这个职责是干啥的。

能力要求

包括会 XX 工具、有沟通能力 / 抗压能力 / XX 能力，有 XX 方面经验等等。

这里是有顺序的，经验》工具》能力。企业都喜欢吃现成的，一万句我会做，顶不过一句我做过。

至于工具是要结合具体场景的，很多小伙伴一说转数据分析，就把书架上生了灰的《高等数学》《线性代数》《概率论》都搬出来了，完全没必要。

一般技术类岗位会有笔试环节，如果笔试题挂了，基本面试挂掉。

所以刷题是必不可少的。特别是数据类工作一般都会考 SQL 取数。越高级的岗位，越看重项目经验，特别是工作中的项目。

所以才强调，前一份工作再烂，资料也要保存齐全，这样后续讲项目经验用得上，至于《泰坦尼克》《猫眼电影》《数据分析师爬虫》《网站 ABtest》这种连代码都能在网上百度到的网红项目，大家拿来练手就好。

我都让我们公司 HR 小妹妹屏蔽这些简历了。

既然提到了学习，我裸辞学习好不好?

答：很多人喊着不要裸辞，其实也不全对。

有些同学的工作环境实在太恶劣，每天加班加通宵，完全无暇学习，干的是最基础的重复工作，毫无价值，工资也不高。

这种情况下硬撑着不辞职是没法自我提升的，面试成功几率也低。而且现在正值年初，马上 3/4/5 月是大量企业招聘的时机，辞职的话，可以密集面试。

注意，以下人群，裸辞风险高，包括：

没有一段 1 年以上经验的同学：每个工作都只干俩仨月跑路，会被 HR 歧视的。年龄 30
岁以上，背着房贷的同学：生活压力太大，家里事多，中年任性分分钟家里后院起火。
在北上广深，生活费不够无工作过半年的：万一仨月找不到，生活拮据，每天想着吃笋尖桂林粉还是麻酱拌面，是没法找到好工作。
没有做好工作资料整理的同学：怒而辞职，啥资料没带出来，结果面试时漏洞百出，想补救又跟前公司翻脸了，找不回来。
大龄单身未孕女士：虽然嘴上不说，但是职场歧视是结结实实存在的，找好下家才走最安全
除了这些情况下，其他同学在年初选择裸辞都可以，做好学习计划，定期投简历，记录面试情况定期复盘，就能很大地体提升找到好工作的概率。

以上就是今天的分享，有些同学会说：咋没讲到数据类工作的特色呢？

答：因为很多同学根本连这最基础的 5 点都没做到，以至于跳槽时毫无准备，盲目海投，缺少经验，漫天要价，闭门造车，最后一溃千里。

每天真的在纠结吃笋尖桂林粉还是麻酱拌面，每天桌面上摊十几本书，从概率论到 21 天 0 基础 python，结果一本都学不完，瞎胡折腾，这能成就见鬼了。

很多同学跳槽前，不是做好了功课，而是基于愤怒和妒忌：

我看我那哥们混得就挺好
我听说有一同学钱多
我听一个前辈说我们行业没前途
我的领导 XX / 公司 XX / 同事 XX
至于跳槽去哪里，完全没有认真搜过岗位，全部信息都来自《21 天 0 基础自学 python 入行互联网金融风控月入 3 万半年成为 CTO》这种文章，要不然就是来自知乎《我是如何从机械 / 土木 / 生物自学文案写作进入互联网运营半年成为 COO》这种心得分享。

再赶上今年互联网寒冬，就真是盲人骑瞎马，夜半临深池了。

即使是这基础的 5 点，讲出来也是得罪人的。

在知乎上我回答过一个类似的话题，结果不但被一众 “互联网数据分析大 V” 踩，连某东的官方号都跑出踩。

有意思，我就问各位在企业里的数据主管 / 经理 / 总监们，这下边两份简历你招哪一个?

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