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为什么这么多文科生想转行做 IT?

陈老师 R语言中文社区 2019-04-23

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首要原因:基层的IT工作和学生生活最像。基层的文科生工作则会严重打击学生积极性。别的领域不熟悉,就拿数据分析举例子。

同一家公司有两个同学,一个是IT部数据组的数据专员小艾,一个是市场部的市场专员小文。某天,市场部领导给小文布置了一个任务:需要筹备一个会员促销活动,领导初步意向是会员消费满300减50。于是小文开始了他的忙碌,他做的事情,大概有下图这么多。请各位看官务必耐心看完,看完后立马能理解做营销的苦逼之处。



是滴,这就是市场部专员们最真实的生活状态。大家想象中,做营销是一帮西装革履的人,指点江山,激扬文字。可实际上基本都是在四处跑腿、被领导批、改来改去中度过。特别是大公司,500强的市场部尤其严重。分工精细,每个人都在当螺丝钉。小公司可能还好好一点,人少,什么东西都自己动手弄一下,然而专业度吗就呵呵了。更可气的是,这种事一年还要发生好多次,什么父亲母亲情人节,都得来那么一回活动。每次活动,小文同学都是在这种打杂中熬过来的。呜呜呜,目标在哪里?成长在哪里?

那小艾呢,眼尖的同学可能注意到了,小文写了一个取数需求表,它大概长这样:


规范的大企业才有需求表,小企业都是邮件或者一句话

这个需求单被派到小艾那里,小艾给了小文一个电话确认问题,之后就开始了他的工作,他的流程大概这样(如下图):


负责跑数的表哥就是这么单纯,然而业务经常改需求,有可能要跑很多次

再对比下小文的工作图,大家感受下这两者之间巨大的差别。是不是秒懂了为什么做基层IT工作比基层文科工作有心里优势了?其实在很多大企业,500强,市场、运营部门薪酬并不低,然而这不足以让从业的基层文科生们形成心理优势,正在于此。

没有技能提升的感觉,没有立马可见的进步,没有客观的衡量标准,使得文科生在文科类工作上发展的异常艰难。再加上事事都是领导说了算,更不禁使他们怀疑怀疑未来的发展前途:如果什么都是领导定,没有客观考核的话,我又怎么才能当上领导?

相比之下,做IT的同学则清晰多了。之前只会Excel,现在又会了SQL,明天学个python,没有项目做深度学习?没关系,kaggle上抄一抄,代码数据不会少。外加上圈子里同仁们不断的发《AI人才正在被疯抢》更使他们坚信自己的选择,一路coding吧,少年!

这个模式是不是和我们在学校很像啊。我们从小就接受应试教育:课本编好了习题和标准答案,对着练习就行了,谁做的题目难谁就得分高,考试一人一桌没有交流,没有合作。家长和老师们都许诺我们:只要考的高就能上XX大学,就得能到XXX。

把课本换成:

《21天精通excel》

《21天精通SQL》

《21天精通python》

《21天精通深度学习》

《21天精通人工智能工业开发》

把老师和家长的承诺换成知乎《我是如何转行数据分析师》的文章,就构成了文科生转数据分析的最大动力。21*5=105天,先不管是不是真的能学会,105天埋头苦学,期末考试,哦不对,期末面试一举成功。这是很符合学生期望的一件事。

至于这种转型好不好?只能说冷暖自知。我刚入职场也是从数据分析起家,这么多年从基础岗位一路爬上来,深知这里的坑有多少。比如上边的小艾同学,他可能挂了个数据分析师的头衔,但做是数据分析吗?懂行的一眼就看出来,他只是在统计而已。虽然他跑出来了几个数,但这几个数说明什么问题?这几个数,又是这么和买300减50联系上的?小艾完全不知道。

知道为什么跑数,才是分析的开始。如果一直这么做统计,可能过几个月小艾的热情就会消退,跑到知乎来发《做数据分析,却总被业务部门当提数机器,怎么办?》即使他发奋苦读《深度学习从入门到精通》,结果会发现那些精妙的模型在企业实际数据面前是多么脆弱。想跳槽,又被人嫌弃各种没有项目经验,只会跑数。

做过数据挖掘项目的同学都知道:一个项目65%时间在清理数据,30%时间在降低业务方期望值,剩下5%大概在认真搞模型。我在刚入行头两年,经常被各种垃圾数据、建模要求逼的发疯,结果到了客户那里,业务部门的大佬几句话就重新定义问题,帮我们解围。如此再三,搞得我自己都怀疑技术的价值了。

这里就不展开讲了,其中坑点太多太多。以至于在爬坑的时候,有的做技术的同学和业务方PK太多,PK到最后比业务方还专业,然后脱离技术走了管理路线。是滴,我就是这么发展的。总之一句话:转行不容易,且行且珍惜。

分析能力的培养,可以参考这些例子:如何在业余时学数据分析?

我的脱坑历程,可以看这:商业分析能力是怎样炼成的?里边充满了数据分析从基层起步的各种吐槽,有兴趣可以了解。



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作者:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。

个人公众号:接地气学堂

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