“能干，就干”的心态，伤害性极大，你get到没？
作者：互联网
俗话说：知己知彼，方能百战百胜，你对职业发展抱着什么心态！
大四的小明近来非常沮丧，努力考研却遭遇滑铁卢，心有不甘，聊到为什么要考研时，让人有点震惊……
他喜欢金融，偏偏本科专业差十万八千里，小明执着地认为考研读了金融学，才能找到热爱的工作。
二大爷家的女儿，今年23岁，大专学历， 做文案类工作，对未来充满迷茫。
想自考本科，又不知道报什么专业好。想从事会计，却听说竞争激烈且工作枯燥，怕自己厌烦；想一直做文案工作吧，又怕创意不够，未来发展空间小……
而工作不到3年的小美一直在跳槽，听说她最近又换了一份工作，于是临时起意，和她聊了聊跳槽的原因。
她满脸惆怅地说：“我没想那么多，觉得工作干顺手，待遇不错，就先干着呗，不顺手，不顺心了就换呗！”
可是，她并不知道抱着“能干，就干”的心态，浪费了毕业后的这几年，会给她的职业生涯带来多大且持久的负面影响。
上述案例的主人公们可能并没有发现，自己的职业定位清晰度基本接近0，而这种模糊正在破坏着他们美好的未来。
职业定位不清对未来有啥影响？
古有云： 吾十有五而志于学，三十而立，四十而不惑，五十而知天命， 六十而耳顺，七十而从心所欲，不逾矩。
早在几千年前，大教育家孔子就告诉我们要：志于学。
现代社会很多人都没有清晰的职业定位，对此他们毫无危机感，或者可以说是无所谓。然而“人无远虑必有近忧”，那些他们并没有意识到的莫名危机，正在一步步靠近。
职业定位不清对未来有哪些危害？
1、无法可持续发展
很多人认为自己事业没起色是能力不够，但是你是否有认真思考过 “我是谁？”、“我想干什么？”、“环境支持我干什么？”
或许只是你对自己的认知不够，所以像迷失了方向的羊羔，充满抱怨和无奈，却始终无法找到真正适合的工作。
2、无法积累有利资源
明确的职业定位，让你有明确的目标和方向，在奔向目标的过程中，你会有意识地积累相关领域的人脉、知脉、金脉。
职场有个“聚焦法则”，把所有资源都集中于某个点，才最容易成功， 如：审计或会计会致力于考CPA、金融从业者的终极目标是考CFA，数据分析入门和进阶则会考取CDA数据分析师证书……
简而言之，当你职业定位不清晰时，就容易博而不专，失去最核心的竞争力。
3、无法抵御外界干扰
当定位不清晰时，人就没有重心，从而容易被外界的干扰，被一时的高薪、享受、虚浮所吸引，放弃了真正有发展前景的工作。
另外，如果你没有明确的目标，一旦遭遇困难，哪怕只是个小难题，便会丢盔弃甲， 无法在事业上发光发热。
如何找到自己的职业定位呢？
准确地定位，可使自己集中精力用于自己擅长的领域，从而可以获得更加长足的发展。
可是，我不知道怎么定位？埋头看规划书或视频吗？好像也没学到什么！
——为什么呢？
1、 很多书籍或视频并没给出具体的自我分析和定位的方法；
2、 知识面太广，每个人脚下的路都不同，无法生搬硬套；
3、 很多不定的因素，如：所处行业、兴趣爱好、能力擅长也各不一样。
与其像无头苍蝇一样四处碰壁，不如看准一个有发展前景的行业，并针对自己的实际情况，来精准分析职业定位。
如果您一时拿捏不准要从事或转向哪个行业，可多留意目前较热或常被人挂在口边的技能或证书，因为行业越热出现的证书含金量越高，技能越硬越易被认证。
譬如：财会界的CPA、金融业的CFA、大数据分析行业的CDA……这些都是非常值得考的大厂敲门砖。
值得一提的是，如今的大数据相关人才需求缺口巨大，乃优选行业之一。 与学历相比，企业更看重数据分析岗求职者的实操能力。
故而，无论科班生还是零基础者，通过理论与实操结合的系统学习，便可掌握一定的数据分析能力和技巧。
今天，我们以数据分析行业为例，聊一些职业规划中较实用的面试技巧，让你从众多求职者中脱颖而出，拿下更多offer！
01、明确自己的定位
具体工作内容及想从事哪块：找工作方向
数据整理
数据建模
数据分析
数据可视化
报告撰写
内容模板一
熟练SQL语言
熟练python数据清洗和建模
熟练使用数据可视化工具
会撰写数据分析报告
内容模板二
业务：熟悉行业及周边的业务知识
管理：熟练企业管理和数据应用结合
分析：精通数据分析原理及方法
综合：较强沟通能力及项目管理能力
设计：较好BI与数据仓库架构设计能力
工具：熟悉主流BI工具和数据库
02、客观的自我评价
个人能力框架的范围：几个维度
是否具备数据分析项目经验？
常用哪些数据分析工具？
对数据是否敏感？
是否有较强的多重逻辑思考力？
思维是否习惯结构化？
是否能快速适应新环境和团队？
可承受较大工作强度，接受出差？
03、面试的常见问题
Q：请自我介绍一下?
A： 不要只说姓名、年龄、爱好、工作经验等简历上有的。
HR温馨提示：
提前准备好，涵盖自己与众不同甚至独一无二之处，同时保留某些不突出或中庸点，介绍不宜过长，在60s内即可。
Q：你对薪资的要求?
A： 愁死很多英雄汉的问题，要求太低自己过不去，要求太高又怕公司用不起。
HR温馨提示：不管工作岗位和内容是否符合，必然会涉及到薪酬，建议可要求行业内的平均工资。另外，在复试结束时，务必询问目标岗位薪酬体系和KPI考核细节。
Q：你能接受加班吗?
A： 这个问题，面试官并非一定要你加班，只是想测试你是否愿意为公司奉献。
HR温馨提示：先明确上下班时间及加班的原因，陈述自己会全身心投入工作，并不断提高工作效率，积极主动地完成好自己的工作。
Q：上一家公司离职的原因?
A： 就算上份工作受了再大委屈，都不要口出怨言，尤其要避免对管理层的批评。
HR温馨提示：客观陈述就好，如：没发展空间，与自己的职业规划不合等，回答要积极正面。
Q：一名数据分析师要具备哪些技能?
A： 数据分析师需能准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计，数据模型，数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS，Excel，SPSS等)的统计软件包知识。
另外，根据工作和发展的方向不同，需掌握相应工具，这时应具体情况具体分析。
Q：分析项目的步骤包括哪些?
A： 包括问题定义、数据挖掘、数据准备、模型化、数据认证、实施跟踪。
Q：数据挖掘和数据分析的区别?
A： 数据分析是针对个别属性的实例分析，提供有关属性的各种信息，如值范围，离散值及其频率，空值的发生，数据类型，长度等。
而数据挖掘则更侧重聚类分析，异常记录检测，依赖关系，序列发现，多个属性之间的关系控制等。
CDA数据分析师就业服务老师建议，无论面试结果如何，一定要进行归纳总结。面试中被问到了不懂的问题，要及时解决，以防下次在同一个问题上再跌倒。
如果您对数据分析行业感兴趣，不妨多了解下数据分析师的各个方向，已经相关岗位的要求，有的放矢去学习和了解。
最后：软件测试资料分享一波！
技术行业，一定要提升技术功底，丰富自动化项目实战经验，这对于你未来几年职业规划，以及测试技术掌握的深度非常有帮助。
金九银十面试季，跳槽季，整理面试题已经成了我多年的习惯！下面有我近几年的收集和整理，整体是围绕着【软件测试】来进行整理的，主体内容包含：python自动化测试专属视频、Python自动化详细资料、全套面试题等知识内容。
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