又到了“金三银四”跳槽季，一大波大厂高薪岗位陆续开放，想拿Offer、升职加薪的你准备得怎么样了？
今年的招聘力度可以说是近几年最大，比如字节跳动旗下的大力教育，高调宣布：“未来4个月，大力教育招聘1万人！”
但你有没有想过，随着大批学历优秀、经验丰富的人才同一时间涌入市场，个人进入
大公司、好平台
的难度只会
不降反升
。
为此我咨询了一位字节跳动的资深HR朋友，他的观点再次印证了这个结论：
“像这种求职旺季，平均每个岗位都能收到几十、上百份简历，岗位再多也扛不住呀。进大厂还是要讲究技巧，看准那些
人才稀缺的赛道
才是王道！”
他的话让我想起一类在任何时间都十分吃香的人才，
Ta们
不仅
遭大厂“哄抢”，薪资水平也高人一头。
没错，Ta们就是数据思维和分析能力过硬的——
「数据型人才」。
不管是做数据分析、运营、电商、产品，还是程序员、财会，都急需「数据型人才」的加持。
据中国商业联合会统计，
在BAT等大企业的高薪职位里，60%以上都在招数据型人才。
数据型人才之所以在招聘和应聘双方都备受瞩目，有两个根本原因——
1.人才缺口非常大：大数据时代，用数据分析指导业务决策已成为主流。
据主流数据媒体调查，全国目前的数据分析师数量仅46万，
未来3-5年，人才缺口将高达150万
。
2.薪资水平非常高：
“物以稀为贵”的规律，在互联网时代仍然奏效。为了抢夺数据分析人才，大厂随随便便就能开出
25k以上
的月薪。
的确，小到能够说服老板获取业务资源，大到能够帮助企业做出正确的商业决策，出色的数据分析能力，绝对是你必备的职场利器。
但无论是刚刚提速的小白，还是行驶已久的“老司机”，不少人的数据之路都是问题重重：
熬夜做出来的图表和报告，领导来了句
“分析等于没分析”...
Excel、SQL、Python都能做数据分析，不知道该学哪个…
没有数据能力，职场发展可以说是寸步难行，更不要说进大厂、拿高薪了。
大厂不仅要求数据分析师能综合运用各种数据处理、可视化工具，如Python、SQL、Tableau等，更要求有强大的数据思维，能拆解业务发展问题、指导业务增长方向。
随着从事数据分析的人越来越多，后台也经常收到粉丝的相关留言，问题集中在
“怎么选择行业和公司”
上
。对此，我的建议是：
1）有明显的专业属性的同学最好选择对口行业。
比如，金融专业的同学最好选择股票、证券等行业的风控分析等职位，京东金融、蚂蚁金服等公司都值得考虑。
2）没有专业顾虑的同学，可以尽情选择自己感兴趣或者擅长的行业。
在人才紧缺的当下，各行各业都有大量数据分析相关岗位等你挑选。
当然，职业成长也需要稳扎稳打。
在通往数据分析大牛的道路上，还是建议你一步步通关：
不过，这里也必须提醒一下，
数据分析人才紧缺的现状会随着时间而缓解
，以后的竞争会越来越激烈。想成为高薪数据型人才的你，不仅要先人一步尽快取得提升，更要找对路子。
为了帮助大家迅速建立数据分析能力，早日斩获大厂Offer、掌握职场话语权，特别推荐一门收获超多好评的新课——
「数据分析就业班-6天春招特训营」
。
这门课由Python布道师
廖雪峰
，数据分析专家
杨国俊
，《零基础玩转Python》畅销书作者
常江
三位大咖亲自研发授课。
通过这门课，你将收获——
✔︎ 数据分析行业新认知，高薪就业秘籍：
10万数据带你分析招聘市场，薪资、岗位、行业...
✔︎ 数据分析全流程，工具方法一个不落：
5步完成数据分析报告、8类用户运营策略、9种数据可视化图形、百万级数据采集处理方法。
✔︎ 全天候超值伴学服务：
6天 7 节课 + 数据分析专家直播＋3 个实战练习 + 6 天社群服务 + 班主任作业督学答疑。
一些经典的大厂面试题，在课程里也都有详细解答，如：
机会总是留给有准备的人的，尤其在整个就业大环境都不太乐观的情况下，你更要为自己做好充足的准备！所以，强烈建议你不要犹豫！
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此次的课程设计，从体系化、规范化、实战化三方面出发，让你迅速学会互联网大厂主流数据分析工具，掌握数据分析全流程的逻辑与思路，快速积累数据分析实战经验。
数据分析工具选择 | Python、Java、C++…
数据分析技能拆解 | Python+Excel+SQL+…
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掌握用Python处理海量数据的方法、告别秃头加班的超级能力；
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能够从数据角度指导业务方向，提供战略分析，提升公司GMV；
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其次，这门课程也适合0基础想要做数据分析的小白，或是0-3岁的数据新人来学习。
最后，数字化时代一定需要更多的复合型人才，尤其在互联网行业。
所以，如果你是运营、产品、财会等其他岗位，掌握数据思维与分析方法一定是你给产品定方向、给业务做增长的核心利器，让你在日后工作中拥有更多话语权。
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希望大家都能学有所获。加入学习，跟着大牛 Get 大厂数据分析师硬核技能，特别是近期求职并冲击大厂高薪的同学，不能错过哦~
本文分享自微信公众号 - Python爬虫与数据挖掘（crawler_python）。
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