春节过去，“金三银四”马上就要到了，一些童鞋想要换工作的心是不是蠢蠢欲动了？每年的招聘环境不同，辞职和求职都是职业生涯中的重要环节，如何找到一份满意的工作对于求职者来说是一个不小的挑战。本文作者对春节后准备换工作的童鞋提出了自己的一些建议在线美工，与你分享。

很多同学盘算着过完年换个工作，最近有大量人来咨询陈老师，今天统一指引一下。近些年试图转来干数据的人太多，于是被咨询的太多了。和其他讲职业规划的老师不同，陈老师这个钢铁直男理科生，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。

一、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：

我有什么 企业要什么 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。

二、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没你好。

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，可实际上丫就是这么操作的。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。

三、那我该如何找好工作？

答：上拉钩、猎聘、BOSS直聘、51job、智联招聘……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。

接单美工

所以：

不要纠结名字，看具体的岗位要求匹配不匹配。 搜索时多搜一些关键字，多尝试一些可能。 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：

四、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，北京temu美工招聘经验>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。

五、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 我听说有一同学真他妈钱多 我听一个前辈说我们行业没前途 我的领导傻逼/公司傻逼/同事傻逼

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，结果被一众“互联网数据分析大V”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？

不瞎的都会招第二个呀。

各方面条件都好，自然容易找好工作；条件不足，自然要谨慎行事，多碰运气，积累经验，事实就是这么简单，也就这么残酷。大家都有所耳闻，2021可能求职更不容易，那只能我们更加倍努力，才好找到理想的工作。

 在线美工

本文来源于网络，若有侵权请联系删除。特别声明：以上内容（如有图片或视频亦包括在内）来源于网络，不代表本网站立场。本网站仅提供信息存储服务。如因作品内容、版权和其他问题需要同我们联系的，请联系我们及时处理。联系方式：451255985@qq.com，进行删除。