7万个外卖小哥是硕士,巨大的就业压力,你如何应对?

贾雨村
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相关媒体报道,中国外卖小哥近700万,从学历来看初中生最多,硕士及以上占比仅有1%。但是从数量上来看,硕士学历的外卖员有约7万人,是不是有点点吃惊。

不仅研究生的就业压力大,满大街一抓一大把的本科生同样面临着空前的就业压力。某家企业10个人面试,10个都本科生……当学历不再是你的优势,该如何能提高就业率?

1、“高不成低不就”的尴尬

小西是一枚2020届普通高校硕士,虽不是最热的专业毕业,但是总觉得找份工作应该不会太难。

没曾想,心仪的公司看不上自己,收到offer的公司不想去,就陷入了“高不成低不就”的尴尬境地,怎么破?

而小昊则是某大学本科生,没考研究生,也没有考公务员的打算,只想找一份喜爱的工作持续干下去。

与小西的遭遇一样,干了1年多的工作,让他精疲力尽,动不动就想辞职……不知道你是否也正在或曾经面临过小西和小昊的难题。

2、凭“一技之长”脱颖而出

面对找工作难的困境,专家给出了建议:求职者可适当培养自己的一技之长,来凸显自己的优势,从而获取更多就业的机会。

朋友小兰在一次面试时,虽然没得到那份工作,却邂逅了她十分情有独钟的一技之长。

多方求证后,小兰欣喜的发现,自己的看中的这个技能早已发展为新时代职场的标配技能,它就是如今已开启“野蛮生长”模式的朝阳行业所衍生出来的技能,即:数据分析​。

近几年,互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业都迫切需要新型数据分析人才,因此,数据分析被誉为“最性感的技能”。

数据分析不仅是热门,而且能为从业者带来高薪,1-2年工作经验的数据分析师月薪平均可达13k+,且越老越值钱。

7万个外卖小哥是硕士,巨大的就业压力,你如何应对?

3、新时代什么技能可成“一技之长”

未来5年,中国大数据行业人才需求总量预计达2000万,虽各大高校开始纷纷新增相关专业,但仍无法填补,导致数据分析岗高薪却供不应求。

对数据分析人才迫切的市场需求,促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历,故而行业整体门槛并不苛刻,就业前景较好。

不过,正因缺少学历门槛约束,企业想找到合适且对口的数据分析人才,就不得不依靠行业内长期稳定而形成的高含金量证书。

所以,选择业内认可度高的认证证书,来认证自身的数据分析能力,成为你脱颖而出的筹码。

错过了炒房、牛市、电商、直播……我们千万不要再错过了CDA数据分析师证书。

4、CDA数据分析师认证你的“一技之长”

CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。

同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。

报名方式

登录CDA认证考试官网注册报名

报名费用

Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB

考试地点

Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试。

Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州。

报考条件

业务数据分析师 CDA Level I

▷ 报考条件:无要求。

▷ 考试时间:随报随考。

建模分析师 CDA Level II

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

大数据分析师 CDA Level II

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

数据科学家 CDA Level III

▷ 报考条件(满足任一即可):

1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;

2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;

3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。

▷ 考试时间:

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)

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