28岁程序员期权过亿，彪悍从头条退休，凭什么？

你的28岁在干嘛？硕士毕业，苦苦等待一份大厂offer？工作3年，还是徘徊在基础岗？

而有的人，28岁，就赚够了一辈子花不完的钱，光荣退休了。

这简直就是程序员的楷模，亿万年轻人的梦想！

这位大神是谁，于是和每一个羡慕嫉妒恨的围观群众一样，小编查了他的履历：

郭宇之所以拥有上亿价值期权的前提，是他一开始就获得公司的期权。

那么，他到底为什么能赢得如此青睐？

我们从他郭宇的简历中寻找答案：

2008年，郭宇轻松考上暨南大学，但很快，他发现了自己对所学专业不感兴趣，于是开始利用课余时间，疯狂学编程。

  

有时学习劲头正浓，甚至会主动熬夜，把难题搞懂为止。

大三，到支付宝实习，一待就是3年，这给了他日后进入大多数互联网公司工作的资格，而这种机会对于非计算机专业的学生来说，非常难得。

2013年底，他转战糗事百科，一年后，公司被收购，他也被打包到了字节跳动。

作为一名有4年大厂工作经验的实力程序员，郭宇分配到了价值50万人民币的期权。而这，也是后来资产上亿的资本。

一路走来，可以说他每一步都踩得很精准，但是，如果努力不够，学习不足，可能入职不足半年，就会被扫地出门。

可以说，世界上很多偶发事件实际上与你无关，绝大多数人还是要一步一个脚印地前进。

@程序员们，与其羡慕郭宇彪悍的人生，不如通过不断的努力成为下一个「郭宇」。风口里的飞起来的猪，不是因为猪真的有翅膀，而是因为在风起来的时候，猪做好了准备，刚好在风口而已。

可能有人要问了：我明明已经很努力了，每天加班加点，勤勤恳恳，为什么还没得到幸运女神的眷顾？

其实，你是陷入了「努力的误区」：重复劳动，努力错了方向，换个词叫「瞎努力」！

千万不要自己感动自己！要想在一个行业一个岗位有突出的成就，一定要保持清醒的头脑，有清晰的方向，和明确的行动计划。

就像有的程序员即使熬秃了头，面临中年危机，依然惶惶不可终日；而有的程序员，却在不断创造价值，逐渐成为顶梁柱。

在全球创新者大会上，猎豹CEO傅盛曾说：所有重复劳动，不管是体力劳动，还是脑力劳动，只要数据足够，都可以被替代。

当你在公司是无可替代的时候，你就成功了。

有什么样的岗位不会被替代呢？

数据分析师！

在分析大量的大厂岗位JD，刷遍了「数据分析」相关的所有知乎贴后，我们发现：

数据分析师岗位缺口大，据麦肯锡报告：目前大数据人才缺口在140000到190000之间，对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000！对于数据分析人才，企业也愿意开出让人羡慕的薪资。

同时，数据分析能力是职场必备技能，从市场、销售，到产品、运营、用户研究等，几乎所有公司都要求你能从各种繁杂的数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者的洞见。

最后，数据分析很难被人工智能取代。本质上，人工智能对抗的是低效率，而数据分析带有各种不确定性，当我们想要分析问题时，面对的是没有数据、有假数据、人为扭曲、不会判断、主观臆断....这一定需要人的参与。

我也想学数据分析，学起来难吗？从来没学过数据分析，也能做数据分析师吗？

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很多童鞋学数据分析都有这样一种困惑：为什么买了那么多课，学了那么多工具，还是不会数据分析？

原因无外乎2个：

一是碎片化学习降低了独立思考的能力， 缺少系统的学习路径 ，没有建立知识间的联接，无法形成自己的知识体系；

二是 缺少实战 ，导致遇到问题不知道怎么寻找解决方案，学完一阵子就忘了。

关于程序员学习数据分析，我也不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！

那有没有一种方法，学完就能用起来呢？

还真有！你要知道，学习新技术、新语言，除了对基本知识的理解，更加需要高手指点+大量练习！

基于这个思路，我向你推荐CSDN自营课程 《大数据分析闯关训练营》， 新课首发，现 咨询报名立享2000元优惠 !

课程内容覆盖面广，集数据搜集、清洗、整理、可视化与建模于一体，帮你建立数据分析的底层逻辑思维！

课程从实际业务出发，基于Python3落地工作中经常碰到的分析与挖掘方法，教你通过数据分析，找到问题，形成方案，采取行动，反馈评估，形成一个闭环，让你的数据充分发挥业务价值！

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你能学到什么？

• 熟练掌握数据分析相关业务知识，数据分析思维方法，数据分析报告的撰写
• 熟练掌握SQL语句的增删改查操作，应用SQL语句计算常用业务指标
• 熟练掌握爬虫技术，Django展示的WEB架构
• 熟练掌握Python基本语法，应用Python进行数据清洗，统计分析，数据可视化等操作
• 熟练掌握数据分析常用数学/统计学理论知识，机器学习常见算法
• 熟练掌握机器学习在运营、金融风控领域的落地方案
• 熟练掌握Hadoop，Hive等数仓常用框架，以及数仓在大数据分析场景下的实战技巧
• 熟练掌握分布式计算框架Spark的使用，应用Spark在大数据场景下构建用户画像
• 熟练掌握推荐系统常用算法和典型场景下的解决方案

课程是怎么规划的？

科学、系统的课程设置

涵盖市面上 所有数据分析工程师工作岗位中会应用到的技术 ，同时侧重讲解面试中必问、常问的算法面试题。

11周数据分析主课+附赠6周Python自动化数据获取+Python自动化办公课程+机器学习课程

真实刺激的企业项目

横跨金融、广告、电商、竞赛、学术实验等真实业务场景项目，在已有课程基础上，实时新增热点技术11大企业级项目实战训练。

严格教学管理

讲师+助教+班主任+就业导师4V1小群全称严格监督，通过奖惩机制培养学员养成自律学习习惯，作业项目定时定量完成，即刻修改点评，5分钟内助教答疑。

一线大厂工程师授课

BAT、滴滴、网易等一线大厂Leader担任授课导师，结合市场数据挖掘岗位所需深入讲解，直击名企大厂选人倾向。

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但是，学习的过程更为重要，是每隔两句话就有一个名词不懂，要停下来去百度？还是听着人话版教程，沉浸式的轻松理解更舒适呢？

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