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年龄越来越大,数据从业者究竟该往哪个方向提升?
来源:与数据同行  作者: 傅一平 2024-10-22 11:10:57
数据从业者进一步的职业发展主要有以下11个方向,每个方向能让你的经验和技能得到延续和利用,我也同时标注出了转型的概率大小,从一星到五星(星级越高,概率越小)

有读者留言来问:

最近几年,行业环境不好,曾经备受青睐的数据从业者日子也是不好过,身边的朋友,包括自己都觉得有些迷茫,尤其是随着年龄越来越大,不知道该往哪方面继续提升了,想听下我的建议。

其实我也没啥好的建议,因为每个人的情况不一样。我也只能基于自己的观察和思考做出一些判断。

一般来讲,数据从业者进一步的职业发展主要有以下11个方向,每个方向能让你的经验和技能得到延续和利用,我也同时标注出了转型的概率大小,从一星到五星(星级越高,概率越小):

1、继续深耕,成为权威专家(难度:二星)

在现有技术领域更进一步,成为该领域的权威专家

深入研究特定的数据技术或工具,如高级数据建模或特定数据库系统

解决行业内最具挑战性的技术问题

发表专业论文或技术文章,提升在行业内的影响力

在技术会议上分享深度洞察,成为受追捧的演讲者

2、抽象技术,做数据架构师(难度:二星)

设计复杂的数据生态系统

优化数据流和存储策略

整合新兴技术,如云计算和边缘计算

3、尝试带人,做技术管理者 (难度:二星)

向数据团队或部门主管发展

培养跨部门沟通和项目管理能力

学习预算管理和资源分配

4、转型业务,成为业务专家(难度:二星)

从技术岗位转向业务部门,如销售、市场、运营等

利用数据背景为业务决策提供数据支持

担任业务部门与技术团队之间的桥梁角色

将数据洞察直接应用于业务策略制定

参与产品规划、市场分析或客户管理等业务核心工作

5、蓝海岗位,数据伦理和安全专家(难度:三星)

关注日益重要的数据伦理问题

确保组织遵守数据保护法规

制定隐私保护政策和最佳实践

6、寻找风口,创新和研究(难度:三星)

探索新兴技术如AI、机器学习在数据领域的应用

参与或领导研发项目

与学术界合作,推动行业前沿发展

7、结合业务,数据产品管理(难度:三星)

将技术知识与产品思维结合

开发面向数据的产品或服务

理解用户需求,推动数据产品创新

8、顶层设计,做数据战略和治理(难度:四星)

专注于制定组织的数据战略

建立和完善数据治理框架

推动数据驱动的决策文化

9、 沉淀经验,顾问或独立咨询师(难度:四星)

利用丰富经验为多个客户提供建议

专注于特定行业或技术领域

享受更灵活的工作方式

10、练习演讲,教育和培训(难度:四星)

成为内部培训师或外部讲师

编写技术文章、书籍或在线课程

指导新一代数据专业人士

11、自立门户,创业和自由职业(难度:五星)

创立数据咨询公司或开发创新数据产品

作为独立顾问或合同工提供专业服务

开发和销售在线数据科学课程

从事技术写作,如撰写数据相关的文章或书籍

提供专业的数据分析或可视化服务

这里要澄清的一点是,转型这11个方向要付出的努力,没有谁比谁少,因此,我只是标注了概率大小,因为不同岗位的供求情况是不一样的。当然,选择哪个方向更取决于您的兴趣、强项和职业目标。以下是一些建议:

1、评估自己的优势和热情所在 2、考虑行业趋势和市场需求 3、寻找能够利用您丰富经验的角色 4、持续学习,保持对新技术的敏感度 5、拓展人际网络,寻找导师和机会 6、考虑工作与生活平衡的需求

作为局外人,我无法完全理解你所面临的具体情况和挑战。每个人的职业决策都是基于复杂的个人因素和环境考量。虽然我提供了一些思路,但最终的选择权在你手中。

最后,我想说,不要因为目前的状态比较“舒适”,就保持现状止步不前。持续学习,持续进步,保持自己的核心竞争力,真正优秀的专业人士能够适应各种挑战,无论是行业动荡还是年龄因素。那些停止接受变化的人,才会抱怨环境和年龄,他们更需要从自身寻找原因。

虽然残酷,但却是现实。

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编辑:刘婧
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