很多人到中年才发现,自己的职业生涯越来越局限,对于为什么会成这样,却理不出头绪来。
其实,这里可套用一个适用于多领域的原则,即:正确的努力会让路越走越宽,而一旦方向错误,往往会让自己陷入死胡同。
今天,我们就来探讨下,哪些思维方式容易让你未来的职场之路“无路可走”。
处处给自己设限
这种思维不易察觉,谁不想在事业上一展抱负,怎么可能给自己设限?所以,要先学会正确的自我省察。
▷ 你是否已经习惯了安逸?
▷ 对改变是否非常排斥?
▷ 是不是无法静下心来学习新知识和新技能?
▷ 面对挑战,总觉得自己不行?
在职场上,一定要多向上看、向外看,多接触新东西,多学习新技能,多和人打交道……
舒适区滞留太久会让人产生错误的自我认知,建议职场人可根据专业背景,去匹配其他岗位、公司,甚至行业,实现横向扩展。
比如:你是“码农”,但表达和讲解力较强,就别局限在程序员上,完全可向该技术领域的培训专家或咨询顾问发展,甚至以技术入股跻身技术合伙人行列。
人无远虑必有近忧
人往往会随大流,盲目跟风,随意选择。有个经典面试问题:为什么会选择我们公司?
有说朋友推荐、有说看到招聘就来了、有说薪资高、有说环境或福利好等,看到的往往是短期利益,如此易遭遇“人无远虑必有近忧”的困境。
俗话说,机会总是留给有准备的人,给自己制定长期职业规划,一步一个脚印,从而避开中年职业危机。
无法持之以恒
现今社会流行“快文化”,让我们变得浮躁,无论从事什么都比较缺乏耐心,无法持之以恒。
所以出现了频繁跳槽,却越跳越糟,让很多职场人错失了学习知识、掌握技能的最佳时机,以致人到中年却一事无成。
无论哪个行业,唯有持之以恒,在原有优势基础上进行转型和提升,成为自己所在领域的专家,才能将职业路线不断拓宽。
当然,除了警惕让你越走越窄的思维外,还要选择好前景行业,让自己能搭乘上数字化时代的“和谐号”,成“越老越值钱”的人。
世界经济论坛发布的《2018就业前景报告》指出,2020年全球将有7500万工作岗位被人工智能替代。同时,亦会衍生出1.33亿个新的就业岗位。
调查显示,人工智能将迅速取代会计、客户管理、初级技术工人、邮政快递、秘书、司机等行业的劳动者,使大量具有可编码、可重复性的职业快速贬值。
不过,内外科医生、数据分析师、制造业一线主管、律师、软件应用开发工程师等职业,却有越来越广阔的职业发展空间。
拿极受追捧的数据分析师来说,2020年中国大数据行业人才需求规模预计将达210万,未来5年仍将保持30%-40%的增速,需求总量在2000万人左右。
近几年高校纷纷新增大数据相关专业,但输出量远远无法填补目前市场的巨大缺口,导致数据分析岗位高薪却供不应求。
资料来源 / ITPUB博客
迫切的市场需求让数据分析岗呈现多元化面貌,主体可划分为纯数据岗和数据赋能岗。从下图中,可以看出数据分析岗的分工细、路子广,选择多……
只要你持之以恒成为其中某一技术线的专家,就能实现“越来越值钱”的职业目标。接下来,再给大家具体推荐些数据分析行业越老越值钱的工作。
数据分析岗中越老越值钱的岗位
Python数据分析师
企业想在竞争激烈的市场中胜出,决策速度和反馈效率尤为重要。什么样的数据、要透过什么样的方法,才能快速且实时的转变成决策时有用的信息,这是现代企业最迫切且不可避免的问题。Python数据分析在企业决策中散发出了极大的魅力,受到从业者的追捧。
业务数据分析师
理性数据分析辅助实战经验,成为主流决策方式,企业急需业务数据分析过硬的人才。
人工智能工程师
当下,人工智能不断渗透各行各业,众多岗位已经被其取代。与其等待着被失业,不如主动出击,成为AI领域的一员,做人工智能的“爸爸”。
不过,由于人工智能的概念宽泛,涉及到算法、识别、语言处理等技术,所以被社会大众一致公认为高不可攀的高科技,导致很多人不敢轻易涉足。
如果你也是这样想,就太可惜了,因为你可能会由于一些认知上的偏见,错过了这个未来最具发展潜力的行业,它其实并没有我们想象中的那么遥不可及,而且也是越老越值钱的岗位之一。
结束语:“越老越值钱”的职业不但有,且会越来越多,就看你能否把握住这些绝佳机会。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2022-03-18CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01