LinkedIn学生专属求职app，还不赶紧用起来？！
LinkedIn 启动于2003年， 是一个面向职场的社交平台， 覆盖全球200多个国家和地区、超8亿会员。 如今这个平台早已不专属于职场人， 随着学生用户规模的不断壮大， LinkedIn也推出了这样一款app， 帮助刚毕业的学生打造求职“绿色通道”。 LinkedIn Student App有何来头？ LinkedIn Students是一款旨在帮助刚毕业的学生了解职位需求，获得未来职业生涯建议并获得一些大企业的校招信息的应用软件。 与其他招聘类网站不同的是，这个平台会根据学生的毕业院校、所学专业，为学生匹配较为合适的工作职位与公司。学生也可以通过LinkedInStudents, 与所推荐公司内的校友建立联系。 LinkedIn Students 同时支持iOS系统与Andriod系统，但目前只能在美国境内使用，LinkedIn有计划明年开始推广国际市场。 具体操作起来是否友好？ 学生可以使用已有的领英账号进入，也可以直接键入姓名、学校、专业以及毕业日期，注册完成后，系统会向学生提供合适的岗位推荐，呈现卡片式的设计。 系统会根据专业推荐你可能感兴趣的职位，点击该职位后，会有更详细的介绍——包括薪资范围、类似岗位推荐、从事同行业工作的校友等信息 （是时候联络下大牛学长和学姐了~~~）。 另外，app还会列出该职位所需技能及相似职位，这些数据均来自上亿用户群的LinkedIn。 此外，LinkedInStudents 也会向学生用户进行文章干货推荐，这些文章都出自于业内颇具影响力的人之手。业余时间里不妨多读读这些文章，知识和技能就是在这样的日积月累中得来的。 值得一提的搜索功能 LinkedInStudents的搜索功能还是比较简单实用的，可按照Job,Roles, Companies, People等条件搜索。当按照Company搜索的时候，就可以清晰地看到在该公司工作的校友，符合该专业的职位和类似公司推荐信息也会一并展示在眼前。 在蔓藤与同学们多年来的接触之中我们发现，很多时候求职的不顺利，也许和学生自身的能力水平关系不大，而是暴露了在求职技巧的欠缺。 例如了解的公司太少、岗位筛选缺乏技巧，或是读不透JD、不会相对应地调整简历。不要怀疑自己的实力，完全可以把“技术”的事情交给专业团队，希望蔓藤能成为那个为你指点迷津的引路人~
突发！Twitter 痛失关键数据中心
近日，加州极端高温使Twitter失去了一个关键数据中心， 在数据中心越来越备受依赖的如今， 控制这些中心的温度以及安全保障显得尤为重要， 而曾经被认为“冗余”的数据中心， 则会在类似的特殊时刻派上大用场。 又是极端天气惹的祸！ Twitte和所有主要的社交媒体平台一样，依赖于数据中心，这些中心基本上是装满计算机的巨大仓库，包括服务器和存储系统。控制这些中心的温度对于确保计算机不会过热和发生故障至关重要。 而在9月5日，由于极端天气，Twitter经历了其萨克拉门托（SMF）数据中心区域的损失。这一前所未有的事件导致SMF的物理设备完全关闭。大型科技公司通常有多个数据中心，部分原因是为了确保在一个中心发生故障时他们的服务可以保持在线，这被称为冗余。 由于萨克拉门托的故障，Twitter正处于“非冗余状态”。好在，Twitter在亚特兰大和波特兰的数据中心仍在运行，但Twitter警告说如果失去了这些剩余的数据中心之一，Twitter可能无法为Twitter的所有用户提供流量。 因此，需要继续禁止对Twitter的产品进行非关键性的更新，直到该公司能够完全恢复其萨克拉门托数据中心服务，而这些限制凸显了Twitter一些最基本系统的明显脆弱性。 Twitter前安全主管Peiter Zatko在7月发给立法者和政府机构的一份披露中提出了这个问题。在CNN和《华盛顿邮报》首次报道的他的举报信息中，Zatko警告说，Twitter的数据中心冗余不足，引发了短暂服务中断的风险，甚至是Twitter永远离线的情况。 类似的故障并不少见 美国东部时间8月8日晚9:20，据 DownDetector.com 的数据显示，美国有超过4万人报告无法使用谷歌搜索，还有英国、澳大利亚、新加坡的用户也都报告了谷歌宕机问题。 据外媒报道，当地时间8月8日，位于美国爱荷华州的谷歌数据中心发生爆炸。据DownDetector报告，事故发生后，除了谷歌搜索引擎出现故障外，还有上千人报告谷歌地图也出现故障。此外，推特上还有用户声称谷歌邮箱Gmail和谷歌图片也出现了故障。 今年的谷歌服务器宕机已经不是第一次了，上一次宕机发生在英国。当时与谷歌同时出现宕机的还有甲骨文服务器。 根据Alphabet部门状态页面的更新信息，英国伦敦的一处谷歌云服务数据中心出现故障，当日英国气温飙升到创纪录的高点。 因此，为了节省冷却成本，一些科技公司越来越多地将其数据中心放在气候较冷的地方：例如，Google于2011年在芬兰开设了一个数据中心，而美达公司在瑞典北部有一个数据中心。 虽然每每搜索引擎或是社交媒体崩溃之时，都是广大网友“找梗玩梗”的好机会，甚至做出类似用Google搜索Google崩了的原因的怪异行为…但这也从侧面反映出如今我们的生活对于科技的依赖。
冉高鸣「职场新人要有我是垃圾的心态」好扎心！
由知乎出品的职场青年纪实观察 节目《我所向往的职业啊》中， 嘉宾冉高鸣在谈到自己的实习经历时说， 「职场新人要有我是垃圾的心态」， 杂活干巧，是可以当做沟通的渠道或者展示你自己的桥梁的。 这样的观点，你认同吗？ 做谦虚诚恳的职场新人 冉高鸣提到自己在电台实习时做的是文稿校对和帮人订外卖的工作，虽然大多是杂活，但大家每次到中午吃饭时，都会想起他，这也成为了快速融入一个新群体的机会。 他所提到的“我是垃圾”，实际上是一种谦卑的心态，和不把杂活当杂活干的智慧，帮忙贴个发票、顺手带个快递，都有可能让你在不断与人的接触中，给自己树立靠谱热心的职场形象。 实际上，职场新人应该以怎样的心态迎接新工作、新环境也是不少同学在思考或感到忧虑的话题。在初入职场的阶段，也许个人能力很难在短时间展现，这时你所展现的工作态度就显得尤为重要了： · 积极主动 注意把握积极热心的程度，避免过于冒失，在陌生环境中也难免畏手畏脚，尽量放松心情，做到善于倾听。 · 谦和细致 谦和待人，以协作的态度来对待同事，适当地与同事沟通和交流，接受新工作时，细致做好准备，虚心向同事请教，表达意见前多多思考。 · 扎实严谨 也许很多人会有对00后职场新人的刻板印象，而我们可以用扎实做事、严谨认真的作风予以“回击”，实事求是地汇报工作，并懂得总结经验面对之后的挑战。 不看低自己，自信满满磨炼能力 当然，谦卑绝不意味着唯唯诺诺、“卑微到尘埃”，对不合理的要求也言听计从，不敢对权威发表意见。尽管带着刚走出校门的稚嫩，但既然自己能够得到现在的工作岗位，就代表着自己有可以胜任并做到更好的能力。 态度决定做事，能力决定成事。既已有了态度作为基础，能力才是拥有更长远发展的“硬通货”。 毕竟，职场上看一个人是否有价值，在于其能不能为公司做出成绩、创造利润。避免长时间从事基础性执行性的工作，因为那样随时可被替代，在看似日复一日的工作中，找到自己的最长板并尽可能地发挥，相信自己的闪光点一定会被更多人看到。
都说「干活的干不过写PPT的」真的是这样吗？
大家还记得，在还没有“东方甄选”之前， 新东方年会上由《沙漠骆驼》改编的吐槽职场神曲， 由于内容过于真实，不仅引俞敏洪本人点赞， 更是切中了一众打工人的共鸣神经： 歌词中几分嘲讽心酸，却也值得我们认真思考。 图源：Bilibili 01 看看这些歌词有没有戳痛你？ 早在2019财年第二季度，财务报告显示，这是新东方上市以来第二次在季报出现亏损，也创下了其上市12年以来最大季度亏损额。 俞敏洪曾连发5封内部邮件指出管理层存在的问题和无所作为的现状，而为这首年会歌曲点赞，也表露了俞敏洪直视问题、改进不足的决心。 图源：新浪微博 · “干活的累死累活，有成果那有如何？ 到头来干不过写PPT的” 这是多少职场人不敢言说的痛……无论是领导还是同事，总会有“移花接木”的本事，把功劳揽到自己的PPT上，而苦苦干活加班的自己，却沦为为他人做嫁衣的角色，眼睁睁看着自己做出的成果成了别人头顶的光环，上哪说理去？？ · “只想应付考核，不想踏实干活， 出现问题只会互相甩锅” 除了“移花接木”，还有不断精进的“甩锅技术”一次次惊呆了初出茅庐的打工人。-“我要出差，后面的事宜你来对接一下”-“哦好”：不料接手的不光是工作，更有“天坑”一个又一个啊！当然，最后出现披露的“锅”也只能一起背上了。 · “什么独立人格，什么诚信负责。 只会为老板的朋友圈高歌” 盯紧领导的朋友圈，全部点赞、适时评论，是不是已经成为了工作的一部分？也许只是老板的无心之言，就立马叫好并开始行动，会否让你失去了“说真话”的能力？工作几年下来，工作能力没见长进，溜须拍马却堪称一把好手。 02 你选“会说”还是“会做”？ 不可否认的是，这些现象固然普遍存在，但也有能够发现问题、解决问题的管理者，在一轮轮的经济危机中，认清现实、精进管理，让自己的企业趋于成熟。也只有这样的企业才能更好地抵御风险，不让这些内部问题成为阻碍企业发展的“绊脚石”。 而对于我们每一个职场人来说，不在类似的问题中自怨自艾、保持积极的态度，则是对自己负责、也对公司负责的基础，那么我们可以怎样做，来避免遭遇这样的烦恼呢？ × 会说不会做、会做不会说 – 会说不会做是很多人的通病，因为“说”可比踏踏实实的“做”容易多了。谈到方案策划随口就来，而到实际操作时，才会发现困难重重、需要一个个解决。 许多凭空拍脑门出来的想法不一定是准确的，还需要实践的验证与修正，因此“会说”绝不代表“会做”，而常常夸夸其谈、却眼高手低，也往往不利于职场生涯的发展。 – 然而，只顾闷头去做，却从不表达，能够得到领导的肯定“做的不错”，但却往往与升职加薪失之交臂又是为什么呢？ 因为学会去主动说，有技巧的表达，还要表达的漂亮，同样是必不可少的环节之一。这样才能让大家更明确你的价值，适时将自己的劳动成果更好地呈现出来。 √ 会做又会说，那就完美啦 刚刚步入职场，不仅要应付来自工作本身的压力、学习岗位所需的硬技术，也需要兼顾人情世故，学会表达自己和向上管理，尽自己所能，将性格或是处事的短板补齐，在这样日复一日的“修炼”当中，成为更完善、成熟的自己~
上干货！数据分析自学、好用软件，看这一篇就够了
当数据分析成为各行各业都绕不开的一个话题， 企业对其发展过程中积累了的大量数据愈发重视， 从而催生通过数据分析提炼背后信息的需求， 以期总结出所研究对象的内在规律， 从而帮助管理者进行判断和决策、采取适当策略与行动。 因此，如何自学数据分析、哪些分析软件好用？ 也成了越来越多同学所关注并急需解决的问题。 自学数据分析的基础 掌握最经典的数据分析方法的基本原理，例如统计学原理、多元统计、应用回归逻辑回归、时间序列分析、运筹优化、数据挖握和文本挖掘等技能，可以说是基础标配。同学们最好在学校期间，下功夫花时间一一掌握好。 在这个学习的过程中，要注意并不是简单啃下公式，而是时刻以运用者的视角，了解其背后的原理并解读分析结果。解读的过程往往能够反映初学者的理解程度，这也是从事数据行业的基础中的基础。 从数据分析涉及到的专业知识点上看，一般包括数学、统计学、社会学、计算机科学、部分数据库和经济金融知识。 其中，特别需要提醒同学们的是，如果希望在数据分析的道路上走得长远，编程能力是必不可少的，现在的很多软件都能够提供较为便捷的数据分析，但对于一些高级技巧，还是需要编写代码来实现的。 哪些分析软件最好用？ 无论是商用的SAS，还是开源的R或Python，只要掌握其中一种，基本就可以解决常见的挖掘升析问题。这里的“掌握”是指熟练运用，并有在各种分析工具之间触类旁通的能力。 · Tableau Tableau帮助任何人快速分析、可视化并分享信息，可在数分钟内完成数据连接和可视化，无论是电子表格、数据库还是Hadoop和云服务。 Tableau的一个关键特性是它提供了一个有助于产生洞察的分析引擎，使人们能够在数据集上构建报告、仪表板和仪表板，然后它将提供有关数据图形表示的信息。 · Power BI Power BI 简单且快速，能够从Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。 就功能而言，Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力，因为它提供了直接支持。 · SPSS SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。 用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。 · SAS SAS 的主要功能包括访问大约120种工具和应用程序，在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据，以及使用SAS可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。 SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它也是最难掌握的软件之一。 当然，除了软件工具，在数据分析行业工作，需要很广的知识面，要结合市场营销、消费者行为等知识，了解业务运营流程等行业经验，也就是说需要保持不断学习的状态。 因为在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。数据将越来越有价值，而大数据和数据分析工具也将比发展得比以往更强大、更有决定性。
8月就业报告出炉！快来将最新动向一手掌握
8月的北美就业市场， 逐渐回落至放缓趋势， 虽然远低于7月份增加的工作岗位， 但与2022年春季整体经济放缓相一致。 接下来，我们就来详细解读来自Glassdoor Economic Research 的8月就业报告。 01 信息科技行业需求仍然很高 根据来自美国劳工统计局的最新就业数据，就业市场在8月份趋势放缓，增加了315,000个工作岗位，大大低于7月份增加的526,000个工作岗位，但与2022年春季就业增长疲软和整体经济放缓相一致。 从 6 月的 293,000 到 3 月的 398,000，8 月份就业增长的315,000，处于 2022 年春季就业增长的中间水平。 就业增长主要由专业和商业服务（+68,000 个工作岗位）、医疗保健和社会援助（+61,500）和零售（+44,000）等服务行业推动。 然而，尽管利率上升和房地产市场降温，商品生产行业仍增加了 45,000 个工作岗位，建筑等行业的工作岗位持续增加（+16,000）。 即使有大量裁员报告，信息等科技行业（+7,000）仍继续增加就业岗位，因为科技工作者对其技能的需求仍然很高。 02 失业率需与劳动力参与率相结合 失业率升至3.7%，脱离上个月触及的五年低点，然而，失业率上升并不是一个直接的危险信号，因为它与劳动力参与率上升相结合，从7月份的62.1%跃升至 62.4%，为3月份以来的最高水平，并且扭转了近期的下降趋势。同样，黄金年龄劳动力参与率升至 82.8%，为2020年2月以来的最高水平（83%）。 劳动力参与率反弹至 62.4%，抹去了我们自3月以来看到的疲软，也追平了复苏期间的最高水平。劳动力参与率的反弹对美联储来说是一个令人鼓舞的迹象，表明仍有工人可以在场外加入，通过支持就业增长而不增加工资压力来缓解就业市场的一些压力。 特别是，黄金年龄劳动力参与率是本报告的一个明星指标，上升至82.8%，这是自大流行开始以来我们看到的最高水平，略低于大流行前的水平（2020 年 2 月为 83.0%）。 03 劳动力市场正在软着陆的轨道上 8月份平均时薪同比增长5.2%，与7月份持平。但平均时薪环比增长放缓，增长0.3%，为2022年2月以来的最低水平。这有助于缓解美联储的一些压力，因为它有希望成为抑制劳动力市场通胀的潜在驱动因素。 截至2022年8月，工资就业率已恢复到大流行前的水平。 8月的就业报告显示，尽管失业率上升，但劳动力参与率上升是一个令人鼓舞的迹象。特别是对美联储而言，工资增长放缓和劳动力参与率上升使劳动力市场处于软着陆的轨道上，就业增长可以在不增加通胀压力的情况下继续增长。随着经济放缓，劳动力市场并没有在利率上升的重压下崩溃。 尽管就业市场瞬息万变，但总能带给我们新的机遇与期待。对于希望冲刺明年暑期大厂实习/全职的高年级学生来说，备战秋招已经刻不容缓，而提早规划就是现在可以迈出的第一步！
自动驾驶公司遇“寒冬”，真的连员工餐都发不起了么…
自动驾驶正在遭遇“寒冬”， 美股明星上市公司 Aurora 被爆正遭遇严重危机， 在近期能源危机影响下， 全球汽车制造商都在面临阻力， 而显然，电动车也未能幸免。 降薪裁员 还要停掉员工餐？ 据外媒报道，Aurora CEO Chris Urmson （前谷歌 Waymo CTO）日前在内部文件中透露公司正遭遇严重的危机，公司将通过裁员、高管降薪、出售资产、减少福利等方式节省开支，甚至还考虑将公司出售给苹果、微软等现金充足的科技巨头。 从去年借壳上市到如今已经跌去八成，自动驾驶公司极为烧钱又缺乏盈利能力，当前的经济环境下，各类投资机构也无法持续为其输血。Aurora 作为一家明星上市公司都尚且如此，可见行业内其他公司也会在最近一两年过上紧日子。 截至目前，Aurora 已经烧掉了大约 2.3 亿美元（约合人民币 15.87 亿元）的现金，但自动驾驶货车上路的目标还是推迟到 2024 年。 该公司考虑将年度减员率提高至10%，这意味着到 2022 年将裁员 150 人。 Urmson 表示也可以放弃他自己的非现金奖励来节省 240 万美元（约合人民币 1656.45 万元），或者可以削减员工的餐饮服务并节省 2100 万美元（约合人民币 1.4 亿元）。公司还考虑出售一栋大楼或是他们的自动驾驶测试道路，或是内部发行折扣股票。 电动车也非 能源危机中的“避风港” 一周前，特斯拉CEO马斯克在挪威一场能源会议期间意外表态，世界必须继续开采石油和天然气，引起外界不少关注。作为全球新能源汽车界的领头羊，马斯克却出乎意料地为传统能源“站台”，究竟背后有何深意？ 盛宝银行股票策略主管彼得·加里（Peter Garnry）认为，马斯克的言论可能并非偶然的无心之言，这背后可能隐藏着他对于电价上涨阻碍电动汽车普及的担忧。 “我们看到，美国和欧洲过去12个月的汽车销售数据都在下降，而且下降得非常厉害。” 事实上，随着欧洲近期能源危机持续加深，已经有越来越多人担心，电动汽车充电成本的上升将抑制消费者的消费热情。 加里认为，马斯克作此表态并非巧合：“我认为他非常清楚，在目前电价飞涨的情况下，你不可能卖出很多电动汽车。” 纷纷扰扰中 仍有百折不挠的勇气 经济下行的环境我们无力左右，但可以把握在自己手中的是在纷扰的环境中依然保持自己的节奏，将明确的目标摆在首位，提前预想到可能碰到的困难，并懂得适时借助专业团队的力量。
数据驱动→数据赋能，怎样让“数据人”的工作更有价值？
随着数据对业务决策和产品应用的价值日益凸显， 其支撑工具的作用早已不言而喻， 但与此同时，与业务的渐行渐远、 逐步“沦为”支撑的现状也令“数据人”不安， 这让他们难以找到自身工作真正的价值所在。 因此，未来如何利用数据更好地赋能企业和消费者， 成为摆在我们面前共同的课题。 1 不甘仅仅作为“支撑”的数据人 很多做数据产品经理的同仁都会陷入这样一个“泥潭”：在日复一日数据可视化报表、数据接口服务类业务工作之后，却顿感与业务相行甚远，逐渐找不到自我工作的价值与成就，让“数据赋能”成为空谈。 在对数据化管理的追逐之中，互联网企业的业务往往在事前、事中、事后都需要数据的不断支持，“数据人”便容易因此在重复性的工作中疲于奔命，无法抽离与思考。 而数据的采集、整理、分析、应用的各个环节都需要依靠数据平台加工，当大量时间耗费在搭建大数据开发套件、数据资产平台、数据应用平台，更让其对于产品和运营等业务部门的“赋能”低于预期，因为其根本难以对发现业务问题、提升业务效能提供有效观点，沦为“支撑”也就顺理成章了。 2 数据赋能企业，理解客户需求 正可谓大数据正在延伸人类的思考宽度与广度，在足够数据的加持之下，管理者可以更好地得到客户反馈，洞察客户的真正需求，从而做到提升业绩。 越来越多的智能数据系统开始渗透在各个环节中，多维度的人物画像、更立体的消费模型，让目标人群的分割更加明晰，从而做到精准投放、创造经济效益。 而在整个过程之中，“数据人”可以通过对流量的预测、波动的监控，来及时发现问题、联系研发团队解决问题，来降低损失，并有可能发现更多将要暴露的问题。 与此同时，在如今同质化服务泛滥、用户信息过载的现状下，“数据人”还可以在创新业务的过程中，让竞对数据目标更聚焦，利用智能分析调整应对策略，基于人群精细化分层圈选的能力，凸显用户画像的价值。 3 消费者细化运营，实现品牌增长 在企业数字化转型的进程中，如何帮助品牌与消费者建立更紧密的联系仍是亟待解决的问题。 首先，公司的数据解决方案需要同营销层面联系起来，让数据不仅仅赋能于企业内部日常工作，更助力企业向市场推出令消费者满意的产品和服务，最终实现提升用户体验和品牌粘性的目的。 通过智能标签系统洞察消费者需求，判断消费者与各个标签的关联程度，即让品牌找到营销机会、与消费者建立信任关系。 其中，用户体验是否得到优化这个维度尤为重要，基于数据对消费者的精细化运营，还能帮助品牌提升预测消费者需求的准确度。 因篇幅有限难以将这一主题详细阐述，仅抛砖引玉以期引发致力数据行业及岗位的同学们的更多思考。 数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展，不仅仅成为商业决策中不可或缺的一部分，其应用的领域与范围也越来越大，拥有广阔的发展平台以及就业前景。 未来，数据分析就是互联网行业的风向标，就职业发展和就业来说，同学们需要先定位一个细分发展领域，并在此行业的细分领域之上叠加数据分析能力，刻意地保持练习与思考的意识，才能保有持久的职业竞争力。
那些留学找中介、秋招靠机构的同学们，后来怎么样了？
相较于DIY留学容易“两眼一抹黑”， 不少同学会选择留学中介提高申请效率， 在有限的宝贵时间内，匹配适合自己的大学。 而好不容易大学毕业了， 求职找工作还需要机构帮忙吗？ 毕竟网上随便一搜就会发现， “坑”比大家想象的还要多…… 这样的机构千万不能选！ 都说留学生求职不易——回国就业吧，在信息差和时间差的双重作用下，留学生并不一定有国内学生“近水楼台先得月”的优势，加之国外毕业时间和国内校招时间“完美”错开，往往人还没回到国内，大部分校招的申请就已经结束了。 海外就业吧，则要面临同英语母语国家学生共同竞争的压力，还有生活和职场文化的差异，就算技术过硬，美国企业所看重的职场软实力方面却一直是中国留学生普遍的短板，难以在短时间内靠自己的力量有效弥补。 可即使动心于专业机构的加持，一看到那么多前辈的“避坑指南”，真是心都累了…… × 机构规模过大或过小都不能选 × 价格太高或太低的也不能选 × 产品/业务类型单一的不靠谱 × 成立时间过短的容易“跑路” 我靠机构走进“梦中情厂” 听了这位学姐的心路历程，你也许会对“求职机构”到底能做什么有了一个细致的了解： 美本美硕学BA的我，学校排名啥的这些硬件都很不错，还有过一段大厂实习，于是信誓旦旦加入了秋招大军，没想到，直接来了一套“全聚德”…… 当时的我立即自我分析起失败的原因：我的目标岗位是商业分析师，但实习经历与这个岗位不符；没什么过硬的人脉帮忙推荐，手头的信息比较少；对于接下来到底如何准备春招，其实心里也是没谱的。 所以没有过多犹豫，我选择了一家学长推荐的求职机构签约了，记得当时室友还对此行为嗤之以鼻，我倒是坦然，又不是花钱“买”工作，找专业的人干专业的事，说到底是为了提升自己，有什么可丢人的？？ 接下来，便开始了我和机构团队共同“打怪”的故事~ 关于职业规划，我和老师前后聊了2、3次，老师对于我的短板直言不讳，我自己也认同，除了我之前想到的需要补充一段实习经历以外，老师还提出了我对于岗位理解的浅显，需要在逻辑和深度上同时补习，这样才能和面试官交流时做到言之有物。 而规划老师的专业和耐心也是最开始让我产生信赖的原因。虽说当我看到这份课表时，顿感“oh no!没时间玩儿了”……（其实对于我这种容易懒散的人，有个“狂轰滥炸”般催我进步的老师在身边，还是很有用的。） 后来，我开始根据老师为我匹配的内推岗位投实习，还算顺利，几场面试后，就拿到了还算满意的offer，虽然也没想着能转全职，但我的目的就是为了丰富经验嘛，也就顺理成章开始了实习生活。 再后来印象比较深刻的就是全职面试前的辅导，机构请到的是真正在行业“摸爬滚打”多年的导师，无论是对题目的讲解，还是面试时可能会讨论的问题，真的都特别精准，让我短时间内对于岗位和行业的理解直接提高了一大截。 当然，找机构绝不意味着自己不用努力了，执行力绝对是能否拿offer的关键，机构为你准备得再充分，也要花时间花心思去内化成自己的东西。 最后的求职结果我个人是十分满意的，而对于究竟要不要找机构还是因人而异：首先对自己有一个清醒的认知，然后有针对性地寻求帮助，再加上坚定的信心，相信我们都能有一个灿烂的未来呀~~
是我孤陋寡闻了…数据分析适用的职业竟然这么多？！
近年来，当数据分析像编程一样， 愈发成为从业者的一种必备技能， 其应用的领域与范围也越来越大。 数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展， 正在成为商业决策中不可或缺的一部分。 数据分析类岗位的大致方向 一般就互联网行业而言，所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向： · 数据/商业分析师 主要从事收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化并处理成可用的形式，从而帮助决策过程，为组织得出有意义的结论。 数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位，对新人入门比较友好。其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系；也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。 · 数据挖掘工程师 数据挖掘工程师除了要掌握算法，同样需要强大的编程能力及工程实践经验，尤其在特征选取方面，需要对业务拥有深刻洞察。 除了互联网行业，数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，当然其理论及业务要求也会更高。 · 数据产品经理 无论是基于强数据分析能力来优化产品，还是做数据相关产品的规划，数据产品经理都可谓一专多能的典型。 目前这一岗位还处于新兴阶段，岗位缺口也比较大，感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。 · 数据工程师 选择走数据工程路线，主要负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。 相较来说，数据工程更偏底层技术，也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。 数据技能的更多应用场景 除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位，数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等，都是目前备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。 据美国劳工统计局2020-2030就业预测数据显示，数据科学职业正在呈现出非常高的增长率，尽管在总劳动力中所占的份额较小，但未来的增长势头不容小觑。 麦肯锡《大数据行业报告》也指出，未来6年，全球商业分析人才缺口将达150万，目前商业/数据分析师起薪平均达7万美金，数据科学家的平均年薪更是可达11万美金，拥有广阔的技术发展平台以及就业前景，并将继续塑造和影响企业和组织的运作方式。
