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应届毕业生毕业半年裸辞,现在想转行,我该怎么做? 第1页

  

user avatar   xin-zhi-yu-94 网友的相关建议: 
      

你最应该做的,就是先想清楚自己到底要干啥。

我们也帮助过不下1000名同学了,转行这件事情其实非常普遍。

有做销售的同学转行到运营的、有做工程的转行做程序开发的、也有从机械制造转行做设计的......

你问他们转行的过程难吗?

当然难,就拿转行做开发的同学来说,不仅仅需要完全抛弃自己所学的专业,还要基本上从零开始学习上大半年,才能有机会拿到一些小公司的工作机会。

这大半年里,每天除了吃饭睡觉,就是敲代码,不仅没有收入,而且还非常枯燥。

但只要选定了这个方向努力下去,其实大部分都还算混得不错,从小公司积累经验,慢慢通过自己的学习跳槽到大公司,收入水平和职位也跟着一步一步上涨。

但最怕的就是,原来转行的时候就没想清楚,转行又入坑,结果就是——

做了很多份工作、被社会毒打了很多次,仍然一穷二白、一事无成。

所以,转行之前,先问你自己这样几个问题:

1、我为什么要转行?

转行的动机真的很重要。

如果是因为现在所在的行业比较萎缩,工作没有发展前景、各方面待遇都不行,那我非常强烈地支持你转行,毕竟一辈子的前途,不能因为一次选择就给耽误了。

但如果你是因为同事关系、职场短期的倦怠或者初期的辛苦,就冲动选择转行,那我劝你大可不必。

职场就是个围城,你在这个行业遇到的事情,转到另一个行业,也未必能好转多少。

2、你打算转哪个行业?

行业的选择>职业类型的选择

虽然这个社会分工,有不同的行业,但不同行业的职业分工是类似的。

就拿消费品行业和互联网来对比,我们会发现,同样可能会有市场营销、运营、客服、技术研发、人力资源、财务等工作职能构成,只是大家的具体工作细节有所不同。

所以,先选好要入什么行业,然后考虑具体什么岗位也不迟。

至于如何选择行业,你有必要了解一个行业的发展周期:

我们都知道,一个行业的发展,不是永远蓬勃向上的,而是周期性的。

这个周期短则十年、长则几十上百年,如果人生能够踩中正确的周期、加入一个正确的行业,那结果就是选择大于努力。

但如果没能踩中正确的周期、加入了错误的行业,可能一辈子的职业发展就被耽搁了,现实就是这么残酷!

就像《大江大河》里面的宋运辉一样,如果没有赶上改革开放的好时代,国家亟需一批优秀的技术人才、实干家,到现在的国企里面,很可能就会被埋没了。

那我们要怎么去甄别行业呢?

其实这个问题并不复杂。

首先我们可以在知乎上去看一些大佬的发言,了解他们对于未来十年趋势的预测:

其次,我们其实自己也可以根据目前的主基调来做判断——科技创新、消费升级、人口老龄化、产业升级、国货崛起、中产重视教育...

这些需求的增长,也必然会催生一系列行业的崛起,所以你尽量在这些行业里面去,那个人的发展空间必然不小。

最后,是否要选择体制内、是否要选择其他铁饭碗,这个还是要看个人的性格、家庭关系等等,并不是每个人都适合进体制内、也并不是每个人都适合在外打拼,成年人应该做的就是为自己的选择负责。

总之,尽管现在这个时代行业很多,但在未来十年,拥有高速发展空间的,已经可以合理预测发展趋势了。

3、你打算转哪个岗位类型?

我们刚才说到,尽管有不同的行业,但不同行业其实岗位分工都有类似的地方,我们一般可以分成这样几个类型:

(1)市场营销类

负责产品的推广、销售、调研等工作,一般可能会有市场推广、销售、品牌等构成,是负责企业前端市场开拓的岗位类别。

(2)生产研发类

顾名思义,这个岗位类别是负责产品设计和研发的,比如制造业的设计、研发和现场工程师等,互联网公司的产品经理、设计、开发、测试都是属于这个类别的。

一般来说,因为有一定的技术门槛,所以转行门槛相对比较高,但起薪待遇也更高。

(3)支持后勤类

一家公司的运作,理论上有生产研发和市场营销就可以跑起来了,但并不符合现在的情形,毕竟一家公司内部也需要经营,对外要开票、收支,需要招聘人才、管理人才,也需要维护客户等等。

所以像人力、财务、客服、运营等岗位,是作为支持类的职能而存在的。

那理解岗位分类以后,我们想要选择工作,其实就变得相对容易了。

那怎么选择自己的岗位类型呢?

这里提供几个办法:

(1)能用得上前一份工作经验的

比如,你之前是从事房地产销售的,你所具备的技能是销售技巧+对地产一定的知识,如果想要离开地产行业,可以考虑的方向就有——其他行业的市场营销类岗位,比如销售、市场推广、商务等等,能够有效帮你发挥上一份工作的一些经验。

(2)能发挥你的专业优势

比如,你原本是做机械设计制造的,那本身对于数学、逻辑等比较擅长,可以考虑从别的技术研发类岗位切入学习,发挥专业原本的优势。

(3)发挥你的内在优势

如果以上两个办法都不行,那我比较建议你根据自己的内在优势来做选择。

比如,你擅长和人打交道、待人友善,那么可以考虑销售、社区工作者、教师、客服等经常和人打交道的工作,能够让自己的工作成就感更强,从而持续获得正向反馈,工作上也能够更加得心应手。

那如何发现自己的内在优势呢?

建议可以做一次专业的职业测评,通过测评了解自己的优势所在,微信搜“新职语”,有专业的测评工具,可以了解优势的同时为你推荐适合的职业方向:

想清楚这几个问题之后,我们的转行之路也才算真真的有备无患。

比如,你现在确定要转行到互联网-在线教育细分行业,做市场推广工作,那如何准备才能确保自己转行成功呢?

其实也没那么复杂,你只要按照以下步骤来,转行虽然难,但一定有机会。

1、了解所转岗位对于求职者的要求

很多人想要转行,但是连招聘要求都没有了解清楚,就开始海投简历,想要碰碰运气,结果除了石沉大海就是遇到无良的培训机构,要多惨有多惨。

但其实你换位思考一下,如果你是老版,你愿意要一个有经验、有相关知识的人,还是愿意要一个毫无经验的小白呢?

所以,千万别觉得委屈,转行本身就不是一件容易事情,你不多做些准备,就只有被淘汰的份。

提前在招聘网站上了解这个岗位对于求职者的要求,才能做到有针对性的准备,转行的概率自然就高了。

比如,我们看看这个产品经理的岗位要求:

我们就可以在要求和职位描述里面看到这个岗位对求职者的要求。所以,你只需要多找几个同类的岗位,就可以了解到这个岗位的通用要求,从而有针对性准备。

除此之外,你也可以在知乎等平台上,咨询行业里面的前辈,了解入行必须的技能,然后再做准备。

2、有针对地进行学习和准备

除了那些和你之前工作高度匹配的,甚至不需要学习和准备就入行,比如你从地产销售转行做互联网商务,几乎不需要再拓展特别多的其他技能。大部分的转行,都是需要付出一定努力的,毕竟咱们不可能说转行越转越差吧。

所以,有针对的学习和准备就很有必要。

比如,你想转行到互联网做程序开发,那就可以考虑自学一门编程语言,然后做一些实战的练习或者项目再去求职,或者干脆报名一个培训班。

3、针对岗位修改简历、准备作品

在没有经验的情况下,你的项目、作品等等,就是最好的简历,这个能帮助企业更好地了解你的个人能力,从而有机会拿到更好的offer。

4、入职后持续学习和积累

对于转行的人来说,入职并不意味着成功。

所以转行过后,还需要保持很长一段时间的学习习惯,才能够获得更好的职业发展。


最后,总结一下:

1、明确自己的转行方向:行业、职业类型等等
2、了解岗位要求
3、针对岗位要求做好准备
4、祝你转行成功


我们是 @新职语,致力于帮每位职场人,找到热爱一生的事业。

同名微信公众号:新职语


user avatar   ban-dao-guo-guo 网友的相关建议: 
      

如何准备数据分析的面试这个问题我觉得可以这么理解:在数据分析的面试中面试官主要会考察哪些技能?知道面试要考察的技能,然后针对这个去准备就对了。

我自己前段时间面试了几位数据分析师,也跟我们的老大交流过面试的经验,大体上在面试的时候我们主要会考察以下几个点 :


基础能力:

1. 统计学知识怎么样,一般来说问1~2个比较简单的数学题。统计学知识对于数据分析师来说特别重要,无论是在我们做AB测试的样本计算、显著性检验,还是在实验后期的结果分析,都需要有一定的统计学基础。

2. SQL能力怎么样,一般是当场出2-3道基础SQL题目。数据分析有80%的时间在取数这个说法你当了数据分析师就会知道。写正确的SQL、取正确的数是一个数据分析最最基本的底线,所以SQL能力相当基础。

基础能力基本上是容不得错误的,当然,如果你的分析能力非常了得,然后SQL能力差一些也还好,会酌情考虑。

分析能力:

1. 解释What和Why的能力,核心指标波动的原因以及为什么产生波动。这里其实涉及的是对数据分析基础的业务能力以及逻辑能力的考察。数据的波动带来的可能就是机会,而只有深入的去了解、分析清楚波动的原因才能举一反三带来更大的价值。

2. 分析How的思路,提升核心指标的思路和框架,探索性问题的拆解。探索性分析能给整个业务部门搞清楚业务的重点方向,围绕着这个大方向去思考产品的研发。


我把我学习数据分析的经验总结成了一本电子书,这本电子书帮助了不少人成功转行了数据分析,你要是感兴趣的话可以点下方链接获取到这本电子书。


上面说了面试的时候,比较注意上面两个大的点,四个小的点,那么如何在面试前准备这些呢?按照我自己的学习经验我提几个建议:

SQL和统计学属于必知必会的,这个网上课程很多,也有很多专业的书籍,我建议是系统性的学习一遍。分析能力对于很多还没工作的人来说,也只能通过看书来弥补,多看看别人怎么分析的。这里也推荐几本书,作为基础都要看一遍:深入浅出数据分析、谁说菜鸟不会数据分析、增长黑客、精益数据分析。


最后再提一点:其实在面试的时候给面试者提问数据分析的问题,面试官也没有一个标准的答案,只不过是看你思考问题的方式。小问题上是否有分析、拆解的思维;大的问题上是否有由大到小、化繁为简的框架性思维。

附加:对公司当前的业务是否了解,了解的是一个加分项,但不作主要考量。 毕竟了解相关行业的熟悉业务的成本更低一些。




  

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