末9物理系该何去何从

Bg 本科双非，硕士西安交通大学软件工程，不太想加班太多，四川人，成都定居，女生，目前两个offer，大家帮投投票

不同AI的定位和风格差异较大，对“你会取代我的工作吗”的回答会贴合自身的服务场景，以下是DeepSeek、豆包、Cursor、OpenAI（ChatGPT） 的典型回答风格：1. DeepSeek（偏向技术/职场，理性务实）不会的，我更倾向于成为你工作中的“技术搭档”而非替代者。从实际场景来看，不管是写技术方案、做数据分析，还是梳理职场问题，我能做的是帮你快速处理重复、耗时的基础工作——比如生成分布式系统的架构初稿、排查代码里的常见bug、整理理财产品的对比数据。但核心的决策、经验判断和业务落地，始终需要你：比如你要结合自己的风险偏好选黄金ETF还是产业指数，要根据公司的业务场景调优MySQL...

总所周知，数分岗是市面上常见的卖课重灾区，那么究竟数分需要什么技能呢？首先，你要确定自己做的是什么数分岗！如果你是数分运营，大概率要学的是BI工具和运营知识（更低端的会excel就行），属于是和业务结合较深的岗位，当然你也可以叫自己是数据支持（就是取数工具人啦），工作比起数据分析，更偏重运营，如果你是刚入行的，推不动业务改动的，那就是纯取数用的，同事领导给个结论，你负责拉数据佐证就好。（市面上相当多的人说数分简单，就是因为很多数分岗都是干这个的）如果你是真正的数据分析师，比如涉及到LTV预测的，收入预测的，这种需要用到机器学习的。那么就需要学习Python和机器学习（聚类，决策树等），这种才能算得上是数据“分析”，可以输出自己的观点，可以根据你的数据去驱动产品。包括我自己入职的数分岗，很大程度上也是数分运营。但是哪怕是我这种数分运营，我也是因为是计算机科班出身，会SQL语言、Python和机器学习被招进来的。如果真的有人想当数据运营（比较简单）的：推荐学excel，bi工具想更进一步当数据分析师的：推荐学了上面的东西之后，学Python和SQL语言（取数和清洗用），需要涉及预测的学机器学习。当然，数据分析师，最重要的是你分析的思维，如果只能做取数而做不到产出分析的，建议转数据中台。

最讨厌的就是年终考核。平时的努力常常被压缩成几个指标，紧张的氛围让人压力倍增。虽然它能反映工作成果，但总让人感到焦虑和不自在。要是能用更合理、更人性化的方式评价员工，大家的工作体验肯定会好很多。