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第93章 这孩子家里到底是干什么的?!

忙往桌子上一趴,不敢再搞怪了。

小插曲没能破坏掉苏淮对于场面的控制,511的姐妹们也没有就此事再讨论下去,开始积极参与到大家的分析中。

期间,苏淮数次将自己对于未来的“判断”掺进总结中,帮助大家竖立起了整体框架。

最终做出一份令所有人都感到惊艳的结语。

“咱们大数据专业,真正值得花力气去冲的职业路线可能只有两条——数据工程师、数据分析师。

因为随便一个学习计算机的应届生,经历一段时间的自我学习,都能够轻松掌握数据库、可视化工具甚至是未来的ai工具。

后台维护类的岗位竞争太激烈,可替代性太高。

工程师和分析师就有很高的门槛,不太容易被替代。

而且这不是一个局限于互联网行业内部的职业,科技、金融、零售等行业都需要专业的数据官,所以这两个职业不太能够做到逆周期,但是完全可以跨周期存续。

所以,如果我们换一个角度去思考:比如,怎么建立大数据专业知识的护城河?

那么我们就明白到底应该把学习重点放在哪里了。

简单总结一句话:别人不学的我们学,别人学的我们综合起来去学。

重中之重是数学,然后是统计,再之后是计算机基础,数据框架和算法题,java的底层和框架源码,数仓之类的项目实战……等等等等。

我翻了翻咱们大学4年的课表,感觉课程设计是用了心的,但也有一些遗漏和迟滞,需要咱们自己补。

怎么补?

我个人以为,要根据大厂和顶级科技公司、金融公司的需求,有针对性的开展自学自研。

最迟大二吧,我会和任课老师以及系里领导仔细研究讨论,看看能不能搞来额外的培训甚至是新课程。

随着社会的发展,企业对于普通it人才的需求已经降到了冰点,但大数据正如烈火烹油。

兄弟姐妹们,我们值此盛世,已经在赛道选择上领先了同龄人不止一筹,剩下的无非就是潜心学习努力钻研,争取把他们甩得越来越远。

经过今天的讨论,我们的目标和路径都已经相当清晰——

入职薪酬过万,努力成为数据部门骨干,接着瞄准数据官,然后偏数据的可以继续冲击首席数据官,偏业务的可以转岗产品部门负责人。

再历练个一两年,有相关资源的可以跳到金融业去做首席分析师,下一步冲击公私募经理……

有某些背景的跳到央企下属公司做数据线负责人,瞄准

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