听说今年金三银四变成金一银二了。。。

春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。

他入职腾讯一年半,拿了3个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励888888元……

虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有3-6个月的奖金(真香)。

相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢?

为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。

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由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。

但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多钱,报了不少课程,但收效甚微。

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01

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Panda老师,曾任多家互联网资深数据分析专家。8 年数据分析实战经验,擅长用户行为、商务决策、企业战略等多种数据分析方向。机械工业出版社签约作者,编著《Python数据分析入门与实战》

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学习过程中通过定制化的学前测评、课后作业,以及源码学习资料、完整课件内容,全方位提升学习效果。

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02

学完你将收获?

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 1 数据从业者:工作3年以上,想成为“业务+数据”复合型人才。

 2 数据运营/产品:使用数据向上汇报、对下管理、跨部门协调等。

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通过学习,让你告别无序的数据和报表,洞察数据的内核;告别加班,全面提升你的职场竞争力!

完整大纲如下:d3a9fc4e2ef1a705cc53ecec226377fe.png38a3447b3fdac0939ab08508c6e8c366.png94ebfcdc366e793bf3402ded6b7de5b4.png

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03

老规矩,报名即送以下福利

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二、报名即送 16 本经典程序员必读电子书(价值129元),覆盖Java核心技术、高并发程序设计、算法、数据结构、区块链、消息队列、数据库等必备技能。

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(内部整理,仅展示部分)

04

听听往期学员怎么说

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所以,不要再给自己学不好数据分析找借口了!

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<think>嗯,用户让我介绍一下今年“金三银”的就业形势。首先,我需要确认“金三银”指的是什么。通常这是指每年三月和月,是求职和招聘的高峰期,尤其是应届毕业生和跳槽的人。接下来,我得收集最新的数据,比如2023年的就业市场情况,可能需要参考政府发布的统计数据、招聘平台的报告以及经济分析。 用户可能想了解当前的就业情况如何,是否比往年更难找到工作,或者哪些行业比较热门。考虑到疫情后的经济复苏情况,不同行业的恢复速度可能不同,比如科技、制造业、服务业等。同时,国家政策的影响也很重要,比如对中小企业的扶持、新兴产业的发展等。 另外,用户可能关心应届生和社招的不同情况。应届生可能会面临竞争激烈的情况,而社招可能更看重经验。还需要注意失业率的变化,是否有结构性失业的问题,比如某些行业需求减少,而新兴行业人才短缺。 还要考虑地域差异,一线城市和三线城市的就业情况可能不同。另外,招聘方式的变化,比如线上招聘是否成为主流,对求职者的技能要求是否有变化,比如更多数字化技能的需求。 需要验证信息来源的可靠性,比如引用国家统计局的数据,或者大型招聘平台如智联招聘、前程无忧的报告。同时,要避免过于主观的判断,保持客观,指出积极和挑战的方面。 可能用户自己正在求职,或者计划跳槽,想了解市场动态,调整自己的求职策略。因此,回答中需要涵盖整体趋势、行业热点、挑战与建议,帮助用户全面了解情况,并给出实用建议,比如提升技能、灵活调整期望等。 最后,要确保语言口语化,结构清晰,分点说明,让用户容易理解。避免使用专业术语过多,必要时解释清楚。同时注意时效性,确保信息是2023年的最新情况。</think>2023年的“金三银”(通常指3-4月招聘旺季)就业形势呈现**“回暖但竞争加剧”**的特点,整体较过去三年有所改善,但仍面临结构性矛盾与挑战。以下是具体分析: --- ### **1. 整体趋势:温和复苏,压力仍存** - **宏观环境**:经济复苏带动招聘需求回升,但企业招聘更谨慎,岗位增长集中在部分行业(如新能源、人工智能、高端制造),传统行业(地产、教培等)恢复缓慢。 - **竞争激烈**:高校毕业生达1158万(再创新高),叠加往届未就业群体和海归求职者,热门岗位投录比高达数百比一。 - **薪资分化**:技术岗、新兴产业薪资涨幅较高,基础岗位薪资增长乏力,部分企业通过“降本增效”压缩人力成本。 --- ### **2. 行业冷热不均** - **热门领域**: - **新能源/半导体**:政策驱动下,电池研发、芯片设计等岗位需求激增。 - **人工智能/AIGC**:ChatGPT等技术引爆AI人才争夺战,算法工程师、数据科学家紧缺。 - **智能制造**:自动化、工业互联网相关岗位需求旺盛。 - **大健康/养老**:老龄化趋势推动医疗、护理、康复等领域招聘增长。 - **遇冷行业**: - **互联网**:大厂裁员余波未平,招聘集中于核心业务,更倾向“降本招人”。 - **房地产/建筑业**:行业调整期,岗位收缩明显。 - **教培/泛娱乐**:政策与市场双重压力,岗位流动性下降。 --- ### **3. 求职者画像:灵活性与技能成关键** - **应届生**:企业更看重实习经历与技能匹配度,“慢就业”现象普遍,部分选择考研、考公缓冲压力。 - **社招群体**:企业倾向“即插即用”型人才,跨行业跳槽难度增加,35岁以上求职者面临年龄歧视。 - **新兴需求**:AI工具(如Midjourney、GPT)应用能力成为加分项,复合型人才(技术+行业知识)更受青睐。 --- ### **4. 政策与市场应对** - **政府举措**:稳岗补贴、扩招政策性岗位(基层、国企)、鼓励灵活就业与职业技能培训。 - **企业策略**:缩编核心部门、外包非关键业务,部分采用“AI替代低效岗位”。 - **求职者应对**:降低薪资预期、拓宽求职地域(如新一线城市)、通过副业或技能培训增加竞争力。 --- ### **总结建议** - **理性定位**:关注行业趋势,避免扎堆竞争过热领域,传统行业可转向“+数字化”岗位。 - **技能升级**:学习AI工具、数据分析等硬技能,增强岗位不可替代性。 - **灵活心态**:接受“过渡性就业”,积累经验后再寻求长期发展。 总体来看,2023年就业市场机遇与挑战并存,求职者需更主动适应变化,提升自身与市场需求的匹配度。
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