Instagram决策科学总监的招聘哲学

原创：MarTechApe

在我曾经参加过的求职分享中，或是和校友们进行coffee chat时，被问到最多的一个问题就是，如果我以后想要从事数据分析相关的工作，我需要具备哪些技能？这个问题的热度在疫情这个特殊时期的求职过程中也是直线飙升。以下就是我们根据Instagram 营销分析与决策科学部门总监Chris的建议整理出来的10项必备技能。希望大家能够充分利用宅家时间来强化自己的这10项技能，在艰难的求职寒冬中，冲出重围，尽早上岸。

排名不分先后。

1. SQL: 数据岗位必考

SQL是一种数据库编码语言。它有许多运行环境，如Presto SQL，Hive和Server SQL。SQL的发展已经非常成熟，并且是每个分析师都需要的基本基础技能。也是现在求职科技大厂数据分析师、数据科学家职位必考的内容之一。毫不夸张地说，如果无法快速准确的写SQL code，你基本与数据分析师和数据科学家的工作无缘了。

2. 统计: 深入分析的前提

基础的统计技能对分析师来说也是必须具备的。没有统计知识，分析师只能做一些基本的数据预处理工作。数据分析师如果很好的掌握例如回归分析，机器学习，贝叶斯统计及描述统计等知识，他们便可以通过这样坚实的基础去做出更加深入的分析。

3. R和Python: 你该学哪个？

在当今的大数据和开源世界中，掌握统计软件工具至关重要。如果对这些工具知之甚少，就无法分析大数据。现在，虽然还有一些公司仍然在使用SAS，随着R和Python这两个免费的统计软件的发展，大多数分析师都已经归属于R或Python的阵营。那究竟学习Python还是R这个问题，没有一个统一的答案。如果想要了解R和Python的具体区别，请参考我们公众号之前发表的一篇文章《R和Python，我该选谁？》。就个人而言，我更喜欢R，因为有一个庞大的、丰富的开源代码库，你可以找到分析所需要的package进行安装。Python也是如此。其他统计工具还包括MatLab，SPSS，Sage和Mathematica。

4.数据可视化: 颜值并不顶用

数据可视化是分析师与外部组织之间能够沟通交流的基本技能。这并不意味着要创建多么漂亮的图表。而是要以简单，准确和简洁的方式可视化数据，以便听众可以消化理解所传递的信息并采取相应的行动。实际操作要比听起来难很多，这也是我一直在努力提高的一项技能。

5.写作能力: 最被低估

写作能力可能是现代分析师最被低估的技能之一。简洁明了地撰写见解和洞察的能力是必须具备的。我强烈建议分析师尽可能多地学习使用主动语态。它使我们的观点和insights更清晰，也使我们更加高效的传递信息。写作能力也是我尝试不断提高但仍然有很多要学习的技能。

6.讲演能力: 善用例子与框架

讲演是沟通、展示分析结果的常规环节。好的讲演可以充分展现出使用数据与不使用数据进行分析的差异。我曾经收到过一个很好的建议，在解释结果时使用特定的例子（比如某几个渠道在哪几天的ROI下降了）。另外演讲的framework也是非常重要的，可以帮我们快速地整理所有素材，并且拉近和听众的距离。（参见讲故事那篇文章）。当我在不断训练这项技能的时候，我还会尝试向不同的受众进行演示。因为演讲的内容需要根据不同的受众进行调整。

7.设计思维: 以用户出发

设计思维背后的实践方法在分析领域大有用处。首先，它是以解决问题为导向的，这就意味着将重点放在实际解决方案上。其次，设计思维的关键驱动力是你的用户。一切要从用户的需求出发。时刻问问自己，做出来的模型是否能够帮助用户解决他们的问题？因此，“设计思维”对于分析师设计可视化，开发和创建计量工具是非常有益的。

8.商业分析: 熟悉公司业务

商业分析是一项非常综合的能力和技能，你可以在其中学习和训练如何把一个复杂的庞大的商业问题进行拆分，概述相关的商业流程，并思考改善/提高流程效率的方法。作为数据分析师，熟悉公司业务非常重要，因为归根结底，分析师的工作是要通过数据来提出具有洞察力的见解来改善业务，例如营销效率，产品发布以及品牌推广。这样，专业的分析师可以利用业务分析技术来解决业务问题。

9.时间管理和优先级排序: 行为面试题

大多数分析师的工作量超出了8小时工作时间。因此，时间管理和优先级排序是提高工作生产力和保持清醒理智的一项关键能力，这也是面试中常见的一道行为面试题。目前，我会创建任务表，把要做的事情罗列出来并且设定两个星期的Sprint来管理我的项目。我的stakeholders和合作伙伴都可以使用该工作表，这样他们就可以清楚地了解我的工作量。如有必要，我的合作伙伴也可以用它来帮助我确定优先顺序。我尽量主动更新，以便stakeholders及时了解最新进展, 每个人也都可以掌握优先事项。

10.坚持学习: 不能与行业脱节

数据分析是一个日新月异的行业。尽管上面这九项技能可以给你一个良好的基础，但在专业方向发展上还需要继续学习。即使分析师进入管理行列，不再做一些”脏活累活“，也不能与行业通用的分析工具和时下最热门的营销科技脱节。我一直受益于持续不断的专业发展，所以我也向即将成为数据分析师的你们，或者对这个行业有热情的同学强烈建议这点。

在我的整个职业生涯中，这些也是我每天都需要的10项技能，每个技能都经受了时间的考验。根据不同人的背景和经验，其中一些技能可以更快的学习获得。我发现这些技能在我数据分析职业生涯中至关重要。无论我在哪里工作或在做什么项目，上述的每个技能都是高度相关和必须具备的。

那么求职者该如何提高自己的SQL能力、数据可视化能力、R编程能力以及商业分析意识呢？

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