京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15