数据分析师（BI、BA)越来越热，各大公司对该岗位的需求越来越迫切。 很多学生、甚至职场老人，都想进去数据分析领域。 数据分析师相对于数据科学家的入门门槛低，这也是有志于在数据科学领域有更大发展、目前基础不佳的同学的一个非常好的跳板。作为一个“外行”，如何顺利转型，进去数据领域，又是很多“门外”朋友困惑和焦虑的。 作为一名曾经的挖石油的勘探工人，成功转型为滴滴核心业务——订单分配——的数据分析负责人，我会用亲身经验告诉你，其实一切或许没那么难！话题要点：国内数据分析师的角色分工——现状环境；数据分析师的技能要求——判断自己到底是否真的适合做数据分析师；数据分析师的职业规划——未来的前景；数据分析师应聘简历、面试中所要特殊准备的。交流的额外福利是：简历的优化；模拟面试；滴滴、阿里、美团等一线互联网公司的合适岗位的内推机会。 从金融数学的基础理论研究到物探工程师，从石油工人到互联网数据分析师。在职业发展中的几次转变中，几乎所有的面试官都惊讶于我职业转变之巨大。在这每次转变中，我都很快的适应，并充分发挥自己的专长，实现了华丽转身。在滴滴的两年，我成功从一个SQL不会写，到承担运营、产品、策略的分析，独档一面；在团队中培养了数位实习生（其中包括一名来自美国UCSB的滴滴新锐实习生，一名南开大学的统计研究生），担任新员工导师，目前还承担组内的招聘的面试工作。 PS.在选择与我见面前，请把你的问题更具体化。毕竟两小时的谈话只能解决一个小问题。请把你的问题和简历提前发给我，方便我做更精确的准备，提升见面效率。期待与你的见面。

当今社会，很少有人再像父辈们那样，在一家企业里待一辈子了，我们的职业生涯甚至会跨越多个行业，这既是我们更加主动寻找更适合自己的方向，也是由于科技的变革迫使很多行业的从业者被动选择。尤其是在互联网行业里，记得在入职滴滴两周年时，在朋友圈里发了一个状态，下面的回复中很多是惊讶于我可以在一家公司待两年。如何正确的选择下一份工作，在跳槽时要怎么权衡？本次对话，我不会告诉你到底应该选什么，也不会去评判你当前的选择是否正确，甚至不会告诉你如何去谈薪水（因为在我看来那都是零花钱）。本次对话，我需要聆听你的故事，感受你的心路，同时，我会告诉你我的经历和我的思考。在这次对话中，我会让你感受到完整的职业转变的心路，并用我的方法论来帮你思考自己的问题。因此请在对话之前准备好自己的简历，以及你对目前和未来工作的调研思考。话题使用人群：互联网从业者，想换工作常见误区：薪水第一，在乎一时的得失，计较1~2k的薪水，忽视长期的发展；成功案例：本人，在前两家公司的同事，我要告诉你的不仅仅有成功的案例，还有失败的案例，会给你剖析他们为什么成功，失败又有哪些深层原因。 从中石油到滴滴，从滴滴到阿里，截止目前，在职业调整上的选择都令我非常兴奋，并且我的改变是从里到外的，很多老朋友都惊讶于我的变化。如果算上内部转岗，我有至少五次的职业调整：在中石油里，我从地震资料处理解释研究所的研究员，主动（被动）调整到地震资料处理中心的工程师；在滴滴，我从顺风车的数据分析师，内部transfer到大数据策略部的高级算法工程师。特别注意的是，每次的调整都是在我的职业高点，而非低谷：在做研究员时我独立优化了使用了数年的岩石物理模型调参方法；做地震资历处理工程师，我的资料处理报告获得CGG中国区用户一等奖；在顺风车，我获得首届“饥渴之星”的称号；在大数据策略部我负责核心的分单业务，并且年中绩效为A（top 10%）。每次“急流勇退”都需要非常大的决心，艰难的“舍得”不能靠一时的冲动，而是依据我深入理性的分析之后做出的。这些决定，我从没有后悔过，如果有，那么就是后悔自己的决策做出的还是有些晚。 请提前准备一份简历