之所以写这篇文章，是因为最近突然有很多粉丝来找我和小橘子询问高价的培训课程，并且粉丝列出了几个培训课程的条件，让我们帮忙给出选择建议（这种建议我们真的给不了）。我不知道为什么这么短的时间里突然有这么多人问同样的问题。翻了翻手机，发现培训班的广告越来越猖獗了。
看了几支培训班的广告，我发现了让很多粉丝兴奋的亮点：
综上所述，当前数据分析课程的割韭菜套路再次升级。它曾经兜售职场焦虑，增加大家学习数据分析的欲望大数据培训是骗局，然后开个速成班告诉你，只要你完成了数据，你就可以拥有数据。分析能力，或者向你描述数据分析的大好前景，高薪，通过转行，一夜之间从低级工人变成高级数据人……等等
现在又多了一个套路：包内升职、包就业。
我想大部分站在数据分析门外往里看的人，或者被这些课程割过韭菜的人，都想明白这些问题：
1、数据分析真的很快吗？
2、经过几个月甚至一个月的培训，真的能进大厂做数据分析吗？
3、数据分析行业前景如何？
我会一一回答。
1、数据分析能不能快点？
我理解大家对于技能提升的迫切渴望，尤其是对于那些想换工作，刚毕业或者还没毕业的人。面对新的知识，每个人都想快速找到“成功的捷径”。
因为这个愿望，成就了无数的培训机构。知识付费浪潮下，培训班赚钱太快了。同一套课程可以一遍遍的卖，换个科目，加点新东西来打包大数据培训是骗局，就是一门新的课程，付了钱才知道原来的教学是差不多的。
但作为过去的人，我见过很多培训课程的候选人。我想说，短时间开始做数据分析是有可能的，但短时间成为专业的数据分析师或者行业专家是不可能的。的。短期内可以快速使用数据分析工具，或者了解一些数据分析模型的使用，但无法快速掌握一个行业的业务知识和对数据的敏感性。
看过很多培训机构打包的简历。一开始和面试官打交道是可行的。后来用的人太多了。如果你比较简历中写的项目，你可以猜出他们是同一个培训班的学生。
要想在专业领域有很强的竞争力，需要长期的学习和经验的积累，才能形成专业的护城河（35岁的职业危机主要是因为可替代性太强）。分析的朋友，希望你小心。
互联网上这些铺天盖地的课程就一点用处都没有了吗？它是有益的。大部分课程内容设置还是比较完善的，还在不断的优化和完善中。可以将它们用作主要的入门学习课程或巩固基本能力。是的，但您不能将所有期望都寄托在培训课程上。课程能给你的知识只是冰山一角。你需要保持不断学习的坚韧，才能加速提升你的技能。这与运动员的日常训练是一样的。合理的在不同的场景下锻炼，不断提高竞技水平。
2.是不是学完课程就可以进大厂找工作了？
咳咳，确实，有经过培训就能顺利进入大厂的人。然而，并不是每个人都可以。培训机构的宣传套路，其实是在利用幸存者偏见陷阱。对于那些成功的学生，我们会打包、推广、分享他们的学习心得，但实际上他们可能具备良好的学历和各方面素质等硬件条件。对他们来说，培训是锦上添花。 .
当然，打着进大厂的宣传口号的培训机构还很少，打着保证高薪的旗号的培训机构更多。不过根据几位粉丝的反馈，基本的工作保障是外包工作（一些外包数据分析和数据开发工作的工资确实不低）。通过打包简历和培训面试技巧，您可以通过工作面试。 , 此时培训机构的KPI就完成了。至于学得快的东西能否让你通过试用期，就看运气了。
同样的幸存者偏见陷阱仍然存在于他们对数据分析工资的描述中。这几年转行听多了点的原因是：数据分析薪资很高，不用写代码，3-5年月薪30K，再配上一张招聘薪资图，看起来真的很诱人。
但其实真实的市场情况是这样的：（BOSS数据分析薪资情况）
这30k、50k的工作大部分来自大厂，对工作年限和能力的要求相当高。
大部分数据分析初学者的水平参差不齐。除了数据分析的专业知识和能力外，他们在职场的总体素质远不能满足各大厂商的要求。至于培训班承诺的介绍协议，包括就业，还有另外一个交易途径，就不多说了。
关于上述培训，我再说一件事。我一直坚信存在是理性的，尤其是像培训这样的需求和寻求交易的形式。但如果只是为了学习和提高你的数据分析能力，我不建议你花几千、几万块钱去报班。许多课程花费数百美元，甚至B站的免费课程都可以为您提供帮助。如果你目前正处于进入行业的状态，没有办法转行，那么高价的就业培训课程确实是你的捷径。至于选哪一个，我就不评论了，大家还是要擦亮眼睛，特别注意注册服务协议，大品牌服务相对比较靠谱。
发展数据分析的正确方法
最后但同样重要的是，我之前说过，如果数据分析师想要快速成长，他需要像运动员一样训练，而练习的关键是找到正确的训练顺序和合适的训练场景。
第一步是了解数据分析师的增长水平在大公司中的差异。大致分为三个层次
1 初级分析师主要是为业务提供数据，同时保证数据的效率和质量。有一个叫“sql boy”的不愉快的头衔。在这个阶段，工具技能和熟练程度非常重要，比如SQL、Excel等。
2 中级分析师，可以单独负责一个模块，对模块有深刻的理解，知道如何构建底层数据结构，如何找到上层维度；能用高效的工具分析和解决问题，除了sql、Excel等你需要掌握的BI技能。
3 管理团队并负责一个或多个业务线的高级分析师。对数据和业务逻辑有深刻的理解和把控，用数据为业务发展战略指明方向，让数据发挥业务价值
而现在市场处于初级数据分析师饱和，高级数据分析师短缺的状态，这就是最近大家都在谈论的内卷现象。
弄清楚数据分析师的水平后，如何一步步来？
1、介绍性数据分析
首先学习硬技能，例如 Excel、SQL、BI 和其他数据分析工具。系统的分数训练课程，可以让你更快成长。学习后可以申请一些初级数据分析岗位。在这方面，应届毕业生还是很有优势的。公司在招聘应届毕业生时，对这些技能的要求并不特别高。大家做好充分准备后，就可以大胆投资了。
您可以先从大公司入手。大公司的岗位培训比较规范，也有利于初级数据分析的成长，可以多学多用，打好基础。
2、发展业务知识
进入初级打分岗位后，要自觉学习业务知识，掌握一些基本的业务逻辑和分析方法，比如常见的营销活动分析、用户留存分析、A/B测试等。生意会越来越深。可以尝试接触不同的业务场景，拓宽自己的业务知识，对以后的跳槽或换工作很有帮助。
3。业务分析能力提升
在最后阶段已经磨练了2-3年，你可能有足够的能力负责一个业务线或多个业务线。在下一个阶段，你需要提高你的认知水平和分析能力，但这取决于你的公司是否有这样的机会。如果没有，你可以选择换工作。例如，一些中小型公司负责整体业务分析和战略决策。现阶段需要提高的是对行业的理解和业务分析的角度。
通过本次培训，您可能会成为一名身价数百万美元的课程营销文案分析师。因此，数据分析师的成长是循序渐进的，需要不断地学习和积累经验。没有一个聪明成功的人，背后是一帆风顺的。
因此，面对无数的洗脑言论和劝说，希望大家在决定是否走上数据分析这条道路之前，能够保持冷静，好好思考一下。也希望选择这条路的朋友们能够不断升级，快速成长。