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盤點那些“越老越值錢”的職業,你知道幾個?
2020-10-20
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很多人到中年才發現,自己的職業生涯越來越局限,對于為什么會成這樣,卻理不出頭緒來。

其實,這里可套用一個適用于多領域的原則,即:正確的努力會讓路越走越寬,而一旦方向錯誤,往往會讓自己陷入死胡同。

今天,我們就來探討下,哪些思維方式容易讓你未來的職場之路“無路可走”。

處處給自己設限

這種思維不易察覺,誰不想在事業上一展抱負,怎么可能給自己設限?所以,要先學會正確的自我省察。

? 你是否已經習慣了安逸?

? 對改變是否非常排斥?

? 是不是無法靜下心來學習新知識和新技能?

? 面對挑戰,總覺得自己不行?

在職場上,一定要多向上看、向外看,多接觸新東西,多學習新技能,多和人打交道……

舒適區滯留太久會讓人產生錯誤的自我認知,建議職場人可根據專業背景,去匹配其他崗位、公司,甚至行業,實現橫向擴展。

比如:你是“碼農”,但表達和講解力較強,就別局限在程序員上,完全可向該技術領域的培訓專家或咨詢顧問發展,甚至以技術入股躋身技術合伙人行列。

人無遠慮必有近憂

人往往會隨大流,盲目跟風,隨意選擇。有個經典面試問題:為什么會選擇我們公司?

有說朋友推薦、有說看到招聘就來了、有說薪資高、有說環境或福利好等,看到的往往是短期利益,如此易遭遇“人無遠慮必有近憂”的困境。

俗話說,機會總是留給有準備的人,給自己制定長期職業規劃,一步一個腳印,從而避開中年職業危機。

無法持之以恒

現今社會流行“快文化”,讓我們變得浮躁,無論從事什么都比較缺乏耐心,無法持之以恒。

所以出現了頻繁跳槽,卻越跳越糟,讓很多職場人錯失了學習知識、掌握技能的最佳時機,以致人到中年卻一事無成。

無論哪個行業,唯有持之以恒,在原有優勢基礎上進行轉型和提升,成為自己所在領域的專家,才能將職業路線不斷拓寬。

當然,除了警惕讓你越走越窄的思維外,還要選擇好前景行業,讓自己能搭乘上數字化時代的“和諧號”,成“越老越值錢”的人。

世界經濟論壇發布的《2018就業前景報告》指出,2020年全球將有7500萬工作崗位被人工智能替代。同時,亦會衍生出1.33億個新的就業崗位。

調查顯示,人工智能將迅速取代會計、客戶管理、初級技術工人、郵政快遞、秘書、司機等行業的勞動者,使大量具有可編碼、可重復性的職業快速貶值。

不過,內外科醫生、數據分析師、制造業一線主管、律師、軟件應用開發工程師等職業,卻有越來越廣闊的職業發展空間。

拿極受追捧的數據分析師來說,2020年中國大數據行業人才需求規模預計將達210萬,未來5年仍將保持30%-40%的增速,需求總量在2000萬人左右。

近幾年高校紛紛新增大數據相關專業,但輸出量遠遠無法填補目前市場的巨大缺口,導致數據分析崗位高薪卻供不應求。

資料來源 /  ITPUB博客

迫切的市場需求讓數據分析崗呈現多元化面貌,主體可劃分為純數據崗和數據賦能崗。從下圖中,可以看出數據分析崗的分工細、路子廣,選擇多……

只要你持之以恒成為其中某一技術線的專家,就能實現“越來越值錢”的職業目標。接下來,再給大家具體推薦些數據分析行業越老越值錢的工作。

數據分析崗中越老越值錢的崗位

Python數據分析師

企業想在競爭激烈的市場中勝出,決策速度和反饋效率尤為重要。什么樣的數據、要透過什么樣的方法,才能快速且實時的轉變成決策時有用的信息,這是現代企業最迫切且不可避免的問題。Python數據分析在企業決策中散發出了極大的魅力,受到從業者的追捧。

業務數據分析師

  • 巨大人才缺口:理性數據分析,輔助實戰經驗,成就主流的決策依據;
  • 入門門檻較低:入門科學,行業適應性強,零基礎可輕松掌握;
  • 薪資待遇較高:過硬業務及分析操作能力強者,平均薪資普遍較高;
  • 行業前景極佳:精準先進的技術,造就了大數據時代的可持續發展。

理性數據分析輔助實戰經驗,成為主流決策方式,企業急需業務數據分析過硬的人才。

人工智能工程師

當下,人工智能不斷滲透各行各業,眾多崗位已經被其取代。與其等待著被失業,不如主動出擊,成為AI領域的一員,做人工智能的“爸爸”。

不過,由于人工智能的概念寬泛,涉及到算法、識別、語言處理等技術,所以被社會大眾一致公認為高不可攀的高科技,導致很多人不敢輕易涉足。

如果你也是這樣想,就太可惜了,因為你可能會由于一些認知上的偏見,錯過了這個未來最具發展潛力的行業,它其實并沒有我們想象中的那么遙不可及,而且也是越老越值錢的崗位之一。

結束語:“越老越值錢”的職業不但有,且會越來越多,就看你能否把握住這些絕佳機會。


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