寫這篇文章的原因是，最近突然很多粉絲來找我和小橘子問高價培訓班的事情，還有粉絲列出好幾個培訓班的條件，讓我們幫忙給選擇建議(這種建議我們確實給不了)。我尋思短時間怎么突然這么多人問同類問題，翻了翻手機才發現培訓班的廣告越來越猖獗了。

在看了幾條培訓班的廣告之后，我發現了讓這么多粉絲蠢蠢欲動的亮點：

總結一下，現在的數據分析課程割韭菜的套路又升級了，以前是賣職場焦慮，提高大家對數據分析的學習欲望，然后開個速成班，告訴你只要上完你就能擁有數據分析能力，又或者是給你描述數據分析的大好前景，高薪資，轉行就能從低級打工人一夜翻身高級數據人...等等

現在又多了一個套路：包內推，包就業。

我猜大部分站在數據分析門外向里眺望，或者已經被這些課程割過韭菜的人都想搞清楚這幾個問題：

1、數據分析真的能夠速成嗎?

2、上完幾個月甚至一個月的的培訓班我真的能進大廠做數據分析嗎

3、數據分析行業前景怎么樣?

接下來我一一解答。

1、數據分析能速成嗎?

我理解大家對技能成長的迫切希望，尤其是一些想要換工作轉行和剛畢業或者還沒有畢業的朋友，在面對一項新知識的時候，大家都想快速找到成功的“捷徑”。

這因為這樣渴望，成就了無數的培訓機構，在知識付費的浪潮下，培訓課程賺錢太快了。同一套課程可以反復賣，換個主題，加點新東西包裝一下又是一個新課，你交了錢才知道原來講的都差不多。

但作為一個過來人，也見過不少培訓班出來的應聘者，我想說，短期入門數據分析是有可能的，但是想要短期成為一個專業的數據分析師或行業專家是不可能的。短期你可以速成數據分析工具的使用，或者搞懂一些數據分析模型的使用，但是你無法速成對一個行業業務知識的掌握和對數據的敏感度。

見過很多培訓機構包裝出來的簡歷，剛開始應付面試官還是可行的，后來用的人太多了，對比下簡歷中寫的項目都能猜到是同一個培訓班出來的學員。

要想在專業領域有較強的競爭力，必然需要長期學習和經驗積累，才能構成職業的護城河(35歲職業危機主要是可替代性太強)，所以對于30多歲想轉行數據分析的朋友，我希望你們慎重。

那網上這些鋪天蓋地的課程一點用都沒有嗎?有用，大部分的課程內容設置還是比較完善的，也在不斷的優化改善，用他們作為初級入門學習課程，或者基礎能力的夯實是可以的，但一定不要把期望都放在培訓課程上，課程能給到你的知識僅僅是冰山一角，你需要保持不斷學習的韌勁，才會加速你技能的提升，這跟運動員每天的訓練是一個道理，在不同的場景下鍛煉，不斷提高競技水平。

2.上完就能進大廠&保就業是真的嗎?

咳，是真的，的確有個別人能夠在培訓完后就順利進了大廠。但，不是所有人都能。培訓機構的宣傳套路其實就是利用了幸存者偏差陷阱。對那些頭部的成功學員進包裝，宣傳，拿他們的學習經驗來做分享，但是其實說不定人家本來學歷等硬件條件就很好，各方面素質都很強，對他們來說培訓就是錦上添花了。

當然，打出了進大廠宣傳口號的培訓機構還是少，更多打的是保高薪就業的旗號。但根據幾位粉絲的反饋，保就業基本保的都是外包崗(一些外包數據分析、數據開發崗的工資確實還不低)，通過幫你包裝簡歷和培訓面試技巧，讓你能夠通過崗位面試，這時候培訓機構的kpi就完成了，至于你速成學得的東西能不能讓你過試用期，這就看造化。

同樣的幸存者偏差陷阱還在存在于他們對于數據分析薪水的描述上，近幾年聽到較多的轉行數分的理由就是:數據分析工資很高,不用寫代碼，3-5年月薪就有30K，然后再配上一張招聘薪水圖，看起來真誘人啊。

但其實真正的市場情況是這樣的：(BOSS上數據分析的薪資情況)

那些動輒30k，50k的崗位大多都是來自于大廠，且對工作年限及能力的要求也相當高。

而大部分的數據分析入門者水平是相當參差不齊的，除去數據分析的專業知識和能力，他們在職場通用素質上也是遠遠達不到大廠要求的。至于培訓班承諾的內推協議，包就業這些，這里面又是另一條交易路線了，不多講。

關于以上培訓，我再說一句。我一向認可存在即合理的觀點，尤其是培訓這種有需有求的交易形式。但若只是為了學習、提高數據分析能力，我不建議你去花大幾千上萬去報班學習，很多幾百塊的課，甚至B站上免費的課程都能幫到你。如果你當前真處于一個入行、轉行無門的狀態，高價就業培訓班對你來說確實是一條捷徑，轉行決心夠大、經濟能力滿足的話，遵從本心去學也無可厚非。至于選擇哪家，我不做評論，這個大家擦亮眼睛，尤其注意多看看報名服務協議，大品牌服務相對來說更靠譜。

數據分析成長的正確路徑

最后說點有用的，剛才我上面說了數據分析師想要快速成長，需要像運動員一樣刻意訓練，而練習的關鍵在于找到正確的訓練的順序和合適的訓練場景。

怎么做?

第一步先了解一下在大公司里是如何區分數據分析師的成長等級的。大概分為三個層級

1 初級的分析師，主要就是給業務提供數據，同時保證提數保證效率和質量。有個不好聽的稱號叫“sql boy” ，這個階段工具技能和熟練度很重要，比如SQL，Excel等。

2 中級的分析師，能夠獨自負責一個模塊，對該模塊有深刻的理解，懂得如何搭建數據底層架構，如何尋找上層維度;能高效用工具分析和解決問題，除了sql、Excel，你需要掌握Tableau、FineBI等BI技能。

3 高級的分析師，能夠管理一個團隊，負責一個或者多個業務線。對于數據及業務邏輯有深刻的理解和把控，通過數據為某項業務的發展策略指明方向，讓數據發揮業務價值

而現在市場上處于一個初級數據分析師飽和，高級數據分析師急缺的狀態，也就是大家最近都在說的內卷現象。

搞清楚數據分析師的層級之后，如何一步步進階呢?

1、入門數據分析

入門先學硬技能，比如Excel、sql、python、BI這些數據分析工具，系統的數分培訓課可以讓你成長的快一些，學會之后可以投一些初級的數據分析崗位。這方面應屆生還是很有優勢的，企業在招應屆生的時候對這些技能要求不是特別高，大家做好充分準備之后，可以大膽投。

可以從大公司先下手，大公司的崗位培訓更加規范，也有助于初級數據分析的成長，能學到的東西更多，打好基礎。

2、培養業務知識

進入初級數分崗位后，你就要有意識的學習業務知識，掌握一些基本的業務邏輯和分析方法，比如常見的營銷活動分析，用戶留存分析，A/B測試等等，在這個過程中你對業務的理解會越來越深刻，可以試著接觸不同的業務場景，拓寬自己的業務知識面，這對將來跳槽或者轉崗都很有幫助。

3 、商業分析能力提升

在上個階段磨練個2-3年，你大概已經有足夠的能力負責一條業務線或者多條業務線的工作了。下個階段需要把自己的認知水平和分析能力再提高，但要看你所在的企業是否有這樣的機會，如果沒有，可以選擇跳槽。比如去一些中小型公司負責整體商業分析和戰略決策，這個階段需要提升的是對行業的了解，以及提高商業分析的視角。

這樣磨練下來，你大概就有可能成為課程營銷文案里年薪百萬的分析師了。所以，一個數據分析師的成長是循序漸進的，需要時刻保持的學習的欲望和經驗的積累。沒有一個光鮮亮麗的成功人士，背后是一路順風的。

所以，面對無數洗腦跟風的言論和勸說，希望大家都能夠保持冷靜，認真思考過后，再決定是否要踏上數據分析這條路，也祝選擇這條路的朋友們，能夠不斷升級，快速成長。