我是LBJ：
作为一名金融数据生产线的民工，我是如何拿到了电商行业的offer？
首先，整个过程需要有主观能动性，也就是需要自己感兴趣，主动是第一前提。
最开始我是被Python吸引到的，当时隐隐有点往程序员方向靠。每天下了班到家就是4小时学习，最终报某课程被收割了2000智商税。
走了很多弯路以后，才想到要开始思考职业规划，Python的生态注定只能是 爬虫工程师、数据分析、机器学习、前端/后端工程师。
当时只顾着学习，却忘记问自己为什么学习，最终导致自己没有目标。于是，后面冷静下来，我不断的问我自己，最后敲定的数据分析。此时打开了数据分析的大门。
目标是有了，但是人也越来越焦虑了，因为网上的东西鱼龙混杂，初期根本无法完整的搭建数据分析的框架。
看到有的人把数据挖掘，机器学习也归到数据分析里面，这让我有点苦恼，因为代表着门槛高了。
在这个探索阶段，我几乎把数据分析的全过程摸了一遍，走了很多弯路，后面才摸索出来市场真正需求的其实是Excel 、SQL。
于是把这些学完了，我心想学完了应该就可以找工作了。其实不然，学完了之后，更焦虑了，因为只是学了一堆工具，遇到问题，却根本不知道如何展开分析。
学了的意义何在，简直就是要颠覆前段时间2个月的努力。心态在崩溃的边缘。
此时我到处寻找救命稻草，寻找答案。渐渐的知道分析工具和方法论的区别，分析工具好比你掌握了斧头，分析方法才能是教会你如何使用斧头来工作。
一切的一切都只是工具而已，我一直停留在工具的层面，从未从0到过1。
意识到问题之后，我试图找解决办法，但是方法论不同于工具，是实打实的存在，方法论主要是对思维的训练。最后，走了很多弯路，才找到猴子老师，才发现其实老师已经有一套快速入门数据分析的方法，比自己摸索能节省出不少时间。
在经历大约1个月的时间，我完成了分析体系框架的搭建，初步具备了分析一个问题的思路，不再面对一个问题的时候，脑子里是一片空白的状态。 基本实现了从0到1。
接下来就是准备简历的过程了，我做了3个项目，然后信心满满的把我精心准备的简历拿去投递。
结果，现实再次狠狠的给了我一大嘴巴子。简历石沉大海。
于是，我又慌了，因为努力了这么久，不想辛苦付诸东流，但是现实可不管你这么多，世界没有人会因为同情而给你一份offer。
我开始反思自己，并和社群里其他人交流后，才发现，是由于我没有契合的工作经历，与求职岗位不太符合。
这里划重点！
可能得有经历过的人才有点体会吧，这个过程的挫折是你做了多么完备的准备都无法避免的，毕竟如果没有门槛的话，也就失去了对应的价值。
比方说：我投的行业都是电商行业，而我又是一直在金融行业相关的数据处理。
设身处地的想想，假如你是一个电商公司的HR，你会要一个没有电商数据分析经历的转行的候选人吗？
NO，无论你多么的优秀，因为你与岗位不适配。
当我领悟到这一点的时候，我再次修改了我的简历，努力与求职岗位匹配。
此时，不再如最初般全军覆没，我慢慢收到了回音。然后问的最多的问题就是 ： 上家公司的工作内容，简历中的项目。
机会都是留给有准备且主动的人。
面试的时候，我都是带上电脑，直接现场跟面试官讲我简历中放的项目， 这个做法是在我意识到，大部分的面试官并不太会主动去了解你的能力，需要你去推销自己。
当我做到这一步的时候，就是慢慢找到契合自己的公司及岗位，最终收获了满意的offer。
上面内容来自“猴子数据分析学院”学员分享的求职经验，来源：⠀
https://www.zhihu.com/question/19755921/answer/1118293815
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标签：弯路,数据分析,简历,求职,那些,走过,工具,电商 来源： https://blog.51cto.com/u_15241767/2922498
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