「當潮水退去，沙灘上留下一批裸泳的人。」
新年伊始，邁瑞閃電解約 200+ 應屆生，招行用一句「政策變化」毀約 600+ 應屆生。早在去年年底，鬥魚海外部突然「死亡」，鎚子只留下了 40% 的人，某些大廠，也默默加大「人員優化」的力度。
這一切都只是「冬天」來了。但我們的重點應當是如何解決問題，而不是問題本身。面對寒冬，如何突出重圍？
如果你「不幸」遭遇了裁員，不論現在狀態如何，都應當「糧草先行」。很多年底被裁的人都現打算「稍作休息」。事實上，一年十二個月都是求職季，即使沒有現成的機會，也應著手準備，梳理思路，提起進入求職市場。
如果你在這波寒流中倖存，也應保持警惕感，畢竟這不是第一次寒流，也絕不會是最後一次。你應當做的是：掌握至少一門專業技能，並養成持續學習的習慣，時刻體現你的「價值」。
數據時代，「分析」技能更吃香
在這一波寒冬中，能夠洞察數據規律，做出驅動業務高效增長決策的人才，很可能是寒冬中的篝火。數據分析能力是容易被忽視、卻又在工作中不可或缺的「硬技能」。
之所以說數據分析能力對職場幫助極大，主要有兩個原因：
一、專業技術人才需求高
幾乎所有行業都需要數據分析師。目前，數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟體以及金融，總佔比 64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。說明數據分析是各個行業都是通吃的技能，且都能期待不錯的收入水平。
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二、數據技能普適性高
幾乎所有崗位都需要數據分析技能。無論你是處於公司中的哪個環節，從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務，都需要掌握數據分析技能。在大數據、人工智慧的浪潮里，只要公司有業務決策需求，都離不開數據分析這個「工具」。不懂數據，熱門職位很大程度上會失之交臂。
因為稀缺所以高薪，據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅 46 萬，在未來 3 – 5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人仇恨。
3個月，把「數據分析」技能寫進簡歷
缺口意味著機會。從上面兩點可以看出，數據分析人才是市場上稀缺的人力資源，而企業對數據分析的需求卻急速上漲。在大量數據分析人才湧入市場之前，你要搶先一步抓住這波紅利。
職場人學習，往往帶著明確的求職/升職目標，想成為企業急需的數據分析人才，如何開始，才能不走彎路？
正確的學習方式，就是先構建系統的學習體系，並在實踐中習得應用的方法。來自矽谷的優達學城 Udacity 的數據分析課程，以名企合作的實戰項目為核心，並提供席位限量的【7天試學】，幫助學員少走彎路、節省時間。（文末可了解如何試學）
Udacity由 Google X 實驗室的無人車之父 Sebastian Thrun 創立，課程與 Amazon、Google、Kaggle 等全球領先企業聯合開發。在 MOOC 發展較為成熟的美國，Udacity 為畢業生頒發的「納米學位」相當於「名企敲門磚」。
2016 年登陸中國後，與更多中國企業達成合作，騰訊、京東、唯品會等互聯網名企，都將 Udacity 納米學位項目作為員工的內部培訓內容，入職的 Udacity 畢業生甚至可以獲得公司的「學費返還」，納米學位在中國的影響也在逐漸擴大。
（想直接諮詢試學，獲取pdf版完整課程大綱，可拉到文末）
數據類課程框架
為滿足不同人群職場晉陞、轉行等需求，Udacity 也推出了多種不同類型的數據類課程。如以職場加成為目的的「商業數據分析」，和以求職轉行為目的的「數據分析師」納米學位。幾門課程框架如下：
（可拉至文末獲取完整大綱）
從框架中可以看出，課程圍繞項目展開，零基礎學員也可以加入學習，幾門課程的第一個項目都包含在試學內容里：
商業數據分析可試學項目：
揭秘網紅咖啡店的商業決策
獲得網紅咖啡店的經營數據，通過商業數據分析提供下個季度的經營策略。7天快速入門 Excel 報表和 SQL 資料庫。
數據分析（入門）可試學項目：
揭秘北上廣空氣質量
獲得北上廣等 5 大城市 PM 2.5 數據，通過分析空氣質量變化趨勢，學習從提問到可視化分析結論的數據分析流程。
數據分析（進階）可試學項目：
揭秘「冰與火」戰役制勝因素
獲得《權力的遊戲》戰爭數據，分析影響戰爭結果的因素，溫習從提問到可視化的分析流程，並找到隱藏在文字中的戰役制勝法寶！
課程完成後，你將擁有夯實的知識基礎，並在打磨實戰項目的過程中累積經驗。實戰項目經驗均可寫入簡歷，為求職面試加分。
上圖中三門納米學位，均提供【7 天試學】！
1. 想獲得納米學位證書、將實戰項目寫進簡歷、提高職場競爭力；
2. 互聯網、市場、產品、運營等崗位，工作與數據分析密切相關；
3. 想轉行數據分析，卻沒有任何編程、數學背景；
4. 已經接觸了數據分析相關技能，希望系統學習、成為行業專家；
5. 早就對數據分析感興趣，但不確定自己從何開始
7天，通過親自挑戰一個數據分析項目，判斷課程是否適合自己！
哪門課是適合我的？試學中如何做項目？「商業數據分析」vs.「數據分析師」- 區別是什麼？任何問題：
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