中科白癜风医院好吗 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1676714281750902933&wfr=spider&for=pc空白写在前面：飞飞是我少数遇到做了10多年数据岗位的职场女性，我自己满打满算也就是做了8年数字化工作，所以飞飞算是我的前辈，并且从她的自身经历来看，确实职场女性在数据从业中，特别是往上走，会遇到很多阻力。这一点可能很多人暂时还感知不到，如果你到了三十多岁，想要往管理者发展的时候，数据作为技术的分支，都是男性主导地位，你会发现，公司不太会把一个“数据总监”、”数据部门负责人“交托给女性，哪怕你的技术能力、情商能力都在线的情况下。所以飞飞这篇文章是非常真实且给从事的数据职场女性一些心得分享的文章。
作者：飞飞，本科，北大硕士，从事数据工作10年+
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自我介绍
大家好~我是飞飞，毕业10年+，从事互联网大数据工作10年+，经历过五个行业：门户网站、社交网站、跨境电商、内容推荐、出海游戏，专注在数据平台、数仓搭建、数据治理、数据分析的领域。
工作之余喜欢码字记录生活中或闪亮或晦暗的点滴，也爱捯饬自己、捯饬房间。希望做技术的女性也可以是清新靓丽的，而不是灰头土脸的。做技术的女性也可以把家里打点得诗情画意、温馨美丽，而不是冷锅冷灶、单调乏味的。
问题一：从北大毕业后,你当时为什么会选数据相关的工作呢?
有外在因素，也有自身因素。外在因素是一个朋友推荐了这个职位机会，内在因素是我觉得适合自己。因为我属于跨专业读软件工程的硕士，相对本科计算机四年的编码训练，我的代码量不太够，对大型开发框架也不算熟悉，做前后端纯编程的能力稍弱。但我的数学基础很好，大学数学还曾得过满分，而且数据分析当时已经兴起，我觉得可以辅助企业智能决策，很有价值，所以就安心选择了这个领域。
当然这是我刚接受这个职位时的认知。
而实际上在后来的工作中，前端后端编码，一点也没少做，大型框架也得学会用，还要维护服务器、集群，总之工程的事真的一点也没少干。同时还要处理各种数据清洗、开发脚本，沟通埋点，分析需求，分析各种指标异常原因，还要做专题分析、输出产品改进策略。
后来随着公司业务的拓展，偏业务端的分析工作才从工程师这里拆分出来，成立了专门的分析组，之前这两个角色都是工程师在担任。一般也是公司业务达到一定规模时，才会把业务分析从工程师这儿拆分出来，如同企业用户数量达到一定规模后、后端服务器工程师オ会把数据工程师职责拆分出去一样。
另外实际工作中其实对数学的要求也并不高，基本不会用到大学数学比如微积分、线性代数，可能会用到一些概率论统计学知识，也比较粗浅。主要还是面对业务数据，从指标提升、用户增长、留存日活、订单数量、广告成本这些角度去思考，有洞察力、能发掘改进策略，是最
