人工智能行业的就业前景怎么样?薪资待遇如何?

浏览:594   发布时间: 08月19日

「本文来源:科普中国」

1.不急躁,认清楚自己目前的水平

做好了都挺赚钱的,数据分析师偏业务,数据挖掘偏技术。对于零基础想进入这个行业的人,建议从数据分析初级开始学起,别一上来就搞Python、机器学习什么的。

因为路要一步一步走,不可能零基础就能看懂Python、机器学习这些。而我看到太多人,零基础就很急躁。如果因为急躁去学习自己目前能力够不着的知识,就会浪费时间。

2.用行业经验打造你的核心竞争力

很多职场新人以为学了多么高大上的工具就可以赚大钱了,其实不是,工具只是用来解决行业问题的,真正让你值钱的是在你某个行业的多年积累的工作经验和业务能力,这是其他人无法替代的。

给你看个数据分析主管的求职要求,里面的工作经验是需要多年积累的,同时工具只要求Excel、分析思维这些,并没有出现什么高大上的那些难学的工具。

再来看一个年薪50万商业数据分析的招聘要求,里面的“行业判断”从哪里来?还是要你聚焦在某一个细分行业去积累。

所以,我的建议是学会数据分析以后,要去工作,积累工作经验和业务经验,这些是没法光靠学就掌握的。

三、如何选择适合自己的职位呢?

1、学习适合自己当前能力的知识

弄清楚自己的基础是怎么样的,学习转行从事哪个岗位的难度更小些,以及自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础,就开始啃机器学习这是不对的。因为你没有统计概率,数学基础,里面很多专业术语根本无法理解。

数据科学是一门交叉学科,除了计算机相关知识,还需要有统计学、数学基础,以及一定业务知识。所以可以作为终身职业发展目标,每天学习一点,慢慢积累进步。

搞清楚各个职位的区别,以及了解自己的基础,知己知彼,就对学习和转行有方向和信心了。最关键的是要在自己的“最佳领域”工作。所谓的“最佳领域”,就是你热爱的、你擅长的、以及社会需要的这3个重叠的领域。

2、新人如何成长呢?

面对不同的职位,我们需要结合自身经历、个人能力选择一个上车,才能分享到人工智能时代的红利。数据分析师是比较适合上车的方向,因为它起步门槛相对较低,市场需求量大,未来职位发展空间好。零基础建议从初级数据分析开始学起。

3、成为一个关键时刻不放弃的人

我观察过身边的人,不管是同学、同事、还是创业合作伙伴,发现大多数人越到关键的时候,越容易放弃。

然而,那些最终坚持下来的,最后都成功了。所有的成长都源于那关键时刻的一点坚持。大多数人都是刚开始一腔热血,找来一堆资料,但是遇到困难却不想解决,在进步的前一刻放弃了,所以他们从来没有感受过成功的快感。

愿你在这个行业,成为一个关键时刻不放弃的人。

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来源: 猴子数据分析

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