数据分析速成班?包就业?扒一扒数分培训行业黑幕!

写这篇文章的原因是,最近突然很多粉丝来找我和小橘子问高价培训班的。

写这篇文章的原因是,最近突然很多粉丝来找我和小橘子问高价培训班的事情,还有粉丝列出好几个培训班的条件,让我们帮忙给选择建议(这种建议我们确实给不了)。我寻思短时间怎么突然这么多人问同类问题,翻了翻手机才发现培训班的广告越来越猖獗了。

在看了几条培训班的广告之后,我发现了让这么多粉丝蠢蠢欲动的亮点:

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,提高大家对数据分析的学习欲望,然后开个速成班,告诉你只要上完你就能拥有数据分析能力,又或者是给你描述数据分析的大好前景,高薪资,转行就能从低级打工人一夜翻身高级数据人…等等

现在又多了一个套路:包内推,包就业。

我猜大部分站在数据分析门外向里眺望,或者已经被这些课程割过韭菜的人都想搞清楚这几个问题:

1、数据分析真的能够速成吗?

2、上完几个月甚至一个月的的培训班我真的能进大厂做数据分析吗

3、数据分析行业前景怎么样?

接下来我一一解答。

1、数据分析能速成吗?

我理解大家对技能成长的迫切希望,尤其是一些想要换工作转行和刚毕业或者还没有毕业的朋友,在面对一项新知识的时候,大家都想快速找到成功的“捷径”。

这因为这样渴望,成就了无数的培训机构,在知识付费的浪潮下,培训课程赚钱太快了。同一套课程可以反复卖,换个主题,加点新东西包装一下又是一个新课,你交了钱才知道原来讲的都差不多。

但作为一个过来人,也见过不少培训班出来的应聘者,我想说,短期入门数据分析是有可能的,但是想要短期成为一个专业的数据分析师或行业专家是不可能的。短期你可以速成数据分析工具的使用,或者搞懂一些数据分析模型的使用,但是你无法速成对一个行业业务知识的掌握和对数据的敏感度。

见过很多培训机构包装出来的简历,刚开始应付面试官还是可行的,后来用的人太多了,对比下简历中写的项目都能猜到是同一个培训班出来的学员。

要想在专业领域有较强的竞争力,必然需要长期学习和经验积累,才能构成职业的护城河(35岁职业危机主要是可替代性太强),所以对于30多岁想转行数据分析的朋友,我希望你们慎重。

那网上这些铺天盖地的课程一点用都没有吗?有用,大部分的课程内容设置还是比较完善的,也在不断的优化改善,用他们作为初级入门学习课程,或者基础能力的夯实是可以的,但一定不要把期望都放在培训课程上,课程能给到你的知识仅仅是冰山一角,你需要保持不断学习的韧劲,才会加速你技能的提升,这跟运动员每天的训练是一个道理,在不同的场景下锻炼,不断提高竞技水平。

2.上完就能进大厂&保就业是真的吗?

咳,是真的,的确有个别人能够在培训完后就顺利进了大厂。但,不是所有人都能。培训机构的宣传套路其实就是利用了幸存者偏差陷阱。对那些头部的成功学员进包装,宣传,拿他们的学习经验来做分享,但是其实说不定人家本来学历等硬件条件就很好,各方面素质都很强,对他们来说培训就是锦上添花了。

当然,打出了进大厂宣传口号的培训机构还是少,更多打的是保高薪就业的旗号。但根据几位粉丝的反馈,保就业基本保的都是外包岗(一些外包数据分析、数据开发岗的工资确实还不低),通过帮你包装简历和培训面试技巧,让你能够通过岗位面试,这时候培训机构的kpi就完成了,至于你速成学得的东西能不能让你过试用期,这就看造化。

同样的幸存者偏差陷阱还在存在于他们对于数据分析薪水的描述上,近几年听到较多的转行数分的理由就是:数据分析工资很高,不用写代码,3-5年月薪就有30K,然后再配上一张招聘薪水图,看起来真诱人啊。

但其实真正的市场情况是这样的:(BOSS上数据分析的薪资情况)

那些动辄30k,50k的岗位大多都是来自于大厂,且对工作年限及能力的要求也相当高。

而大部分的数据分析入门者水平是相当参差不齐的,除去数据分析的专业知识和能力,他们在职场通用素质上也是远远达不到大厂要求的。至于培训班承诺的内推协议,包就业这些,这里面又是另一条交易路线了,不多讲。

关于以上培训,我再说一句。我一向认可存在即合理的观点,尤其是培训这种有需有求的交易形式。但若只是为了学习、提高数据分析能力,我不建议你去花大几千上万去报班学习,很多几百块的课,甚至B站上免费的课程都能帮到你。如果你当前真处于一个入行、转行无门的状态,高价就业培训班对你来说确实是一条捷径,转行决心够大、经济能力满足的话,遵从本心去学也无可厚非。至于选择哪家,我不做评论,这个大家擦亮眼睛,尤其注意多看看报名服务协议,大品牌服务相对来说更靠谱。

数据分析成长的正确路径

最后说点有用的,刚才我上面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,而练习的关键在于找到正确的训练的顺序和合适的训练场景。

怎么做?

第一步先了解一下在大公司里是如何区分数据分析师的成长等级的。大概分为三个层级

1 初级的分析师,主要就是给业务提供数据,同时保证提数保证效率和质量。有个不好听的称号叫“sql boy” ,这个阶段工具技能和熟练度很重要,比如SQL,Excel等。

2 中级的分析师,能够独自负责一个模块,对该模块有深刻的理解,懂得如何搭建数据底层架构,如何寻找上层维度;能高效用工具分析和解决问题,除了sql、Excel,你需要掌握Tableau、FineBI等BI技能。

3 高级的分析师,能够管理一个团队,负责一个或者多个业务线。对于数据及业务逻辑有深刻的理解和把控,通过数据为某项业务的发展策略指明方向,让数据发挥业务价值

而现在市场上处于一个初级数据分析师饱和,高级数据分析师急缺的状态,也就是大家最近都在说的内卷现象。

搞清楚数据分析师的层级之后,如何一步步进阶呢?

1、入门数据分析

入门先学硬技能,比如Excel、sql、python、BI这些数据分析工具,系统的数分培训课可以让你成长的快一些,学会之后可以投一些初级的数据分析岗位。这方面应届生还是很有优势的,企业在招应届生的时候对这些技能要求不是特别高,大家做好充分准备之后,可以大胆投。

可以从大公司先下手,大公司的岗位培训更加规范,也有助于初级数据分析的成长,能学到的东西更多,打好基础。

2、培养业务知识

进入初级数分岗位后,你就要有意识的学习业务知识,掌握一些基本的业务逻辑和分析方法,比如常见的营销活动分析,用户留存分析,A/B测试等等,在这个过程中你对业务的理解会越来越深刻,可以试着接触不同的业务场景,拓宽自己的业务知识面,这对将来跳槽或者转岗都很有帮助。

3 、商业分析能力提升

在上个阶段磨练个2-3年,你大概已经有足够的能力负责一条业务线或者多条业务线的工作了。下个阶段需要把自己的认知水平和分析能力再提高,但要看你所在的企业是否有这样的机会,如果没有,可以选择跳槽。比如去一些中小型公司负责整体商业分析和战略决策,这个阶段需要提升的是对行业的了解,以及提高商业分析的视角。

这样磨练下来,你大概就有可能成为课程营销文案里年薪百万的分析师了。所以,一个数据分析师的成长是循序渐进的,需要时刻保持的学习的欲望和经验的积累。没有一个光鲜亮丽的成功人士,背后是一路顺风的。

所以,面对无数洗脑跟风的言论和劝说,希望大家都能够保持冷静,认真思考过后,再决定是否要踏上数据分析这条路,也祝选择这条路的朋友们,能够不断升级,快速成长。

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