K12教育市場隕落，勢必會給職業教育帶來一絲暖意，随着股價的一次次暴跌，資本何去何從？肯定會給資本一個好的去處，否則中國的政治因素如此的幹擾必将逼走一大波資本，各位大佬都看好的賽道——職業培訓。 數據分析優質社群，等你加入哦~

今天我們就好好聊聊職業培訓，職業培訓顧名思義就是以職業為導向的培訓，出口一定就是從事該職業，或者說為了就業而進行的培訓。

簡單地說，職業培訓你可以把它看成是一個目的性很強的學習，就是為了能就業而學習，那要學習的東西就是就業中非常實用的東西，就業中用不到的，看似很高級的，都屬于僞需求，職業培訓，隻需要學實實在在能用的就行。

職業教育的目标在出口，在于讓同學們能夠通過職業培訓順利走上工作崗位，應該是應用型學習，而非知識型學習。因為我從事數據分析行業10餘年，我就用數據分析給大家進行舉例講解一下，面對數據分析的學習，應用型和知識型的區别有哪些：

一、知識學習是面向教育大綱的教師驅動，而應用學習應該是面向工作的自我驅動。

比如你要學習數據分析，應該是統一的培訓體系，而不應該是統一的考核标準，每一位學生過往的經曆、學曆、社會經驗都不相同，應該教給他們更多解決問題的方法，而非追求統一的結果。

【舉例：剛剛大學畢業的小明，和在某超市做配貨員6年的小紅，兩人在一起學習數據分析，請問他們的學習效果是做統一的評定嗎？自我驅動就是：小明沒有任何的工作經驗，他掌握了數據分析的能力，要學會在工作中如何應用。而小紅是希望能夠把之前6年的從業經驗和數據分析相結合，6年的一線工作經驗 數據分析的能力，以後可以從事供應鍊等工作。】

二、知識學習是以學習知識為主，而應用學習是在大量的體驗中提高。

很多的教育機構把基礎的工具學習模塊化的交給學生，一方面學生吸收不了那麼多，另一方面如果工作中短時間用不到幾乎等于白學，而好的方式應該是場景化的教學，讓學生多去體驗，甚至形成了肌肉記憶，并不需要追求知其所以然，隻要會用就行，數據分析裡工具重在使用。

【舉例：學習python的時候，知識學習為主就是按照目錄順序從頭到尾地講，100個知識點，一一講解，記住多少先不說， 你知道什麼時候用嗎？工作可不是考試，考你知識點，工作中是讓你用。在工作中，你能用到的可能僅有10個知識點就夠了，應用學習所講的内容不在于多，追求的是同學們能夠真正地掌握。】

三、知識學習以學習到更多的知識為目标，而應用學習應該以解決問題為目标。

如果你是一個數據分析師，你希望自己是理論傍身，還是能做落地的事兒呢？答案顯而易見。

【舉例：語文學了那麼多年，工作中沒人去考你會背誦多少詩詞歌賦，沒人會在意你的語文高考多少分，在意的是這份報告你寫的怎麼樣？在乎的是這篇文章是否達到了10w 。數據分析師的工作也一樣，我們做一個項目，不用告訴你的python多強，哪怕你用excel解決了，你也是OK的。】

四、知識學習經常所學非所用，而應用學習就是所學即所用。

這個是我要重點說的，這就是中國職業培訓市場的壁壘所在，職業培訓的目标就是工作，工作就是能夠為企業解決大大小小的問題，我們上大學的時候還可以學很多，但是用不到，但是如果我們參加的是職業培訓，那就必須在特定的時間内高效學習，所有學的東西都最大可能的在工作中用到。這裡對老師的要求有些高，講理論的老師很多，一線從業人員也多，但是能夠結合起來的并不多。

比如在數據分析學習上，老師要懂教學，懂商業，懂數據，能同時具備的老師很少，所以很多的教育機構都是找了Python老師教Python，找數據庫的老師教SQL，找個數據分析師給大家講講案例，整體的知識體系根本無法串聯，學生學完就會出現python學了但是不知道如何在工作中使用，案例學會了，但是工作中好像用不到，僅僅是增加了一個談資，如何讓學生能夠高效的學習，恰巧都是工作中能用到的，不僅僅是教會工具，還要用更多的經驗賦能，師資是難題，理念是難題，所以教育機構們還是按照知識學習的方法來培訓，根本解決不了學生的問題。

【舉例：數據分析的培訓很多同學會選擇線上，其實就是大錯特錯，你要知道數據分析師這個職業是一個綜合能力的體現，不僅僅是工具課的學習，你所學到的東西必須要知道在工作中如何去應用，數據分析是一種能力，它需要和某個行業相結合，在線上的學習你也許會掌握python的使用，但你并不是一個數據分析師。】

五、知識學習是老師制定要求和标準進行評定，而應用學習應該是把企業拉進來一起做評定。

學生未來的工作場景是企業，并不是教室，老師制定的标準是教的東西你會不會，在于知識點的考察，而企業的标準是這個問題你是否能解決。

【舉例：每一位修完學分的大學畢業生你都能拿到畢業證，企業為什麼還要去面試你？為什麼不按照大學排名來制定标準，因為你不一定能滿足企業的能力要求，所以很多的培訓機構還是以老師的教學标準來進行評定，如果大學畢業生的能力都能達到企業的要求，還有職業培訓的生存空間嗎？職業培訓就是在大學和企業之前的橋梁，那麼你的出口是企業，标準就應該是按照企業的要求來制定，企業的标準很簡單，我的問題你能解決嗎？】

其實很多培訓機構已經意識到了企業需求是标準這一事實，在對外宣傳上也是按照自家機構多麼了解企業去宣傳的，但是回歸課程，你會發現，尊重企業需求隻是宣傳口号，而課程依然是知識類教學的标準。

如何判斷是應用型教學還是知識型教學呢？

第一，學習中是否直接操作真實企業項目（是-應用型）

第二，學習内容前後是否具備反包關系（是-應用型）

第三，企業是否參與教學過程（是-應用型）

第四，學習過程中是否特意為學生設置障礙（是-應用型）

第五，操作中是否給學生标準答案（否-應用型）

第六，教學中是否根據學生個人制定學習目标（是-應用型）

第七，教學中老師以“教”為主還是以“導”為主（導-應用型）

第八，是否重視學生軟性技能培養（是-應用型）

第九，師資團隊是否具備一線項目經驗（是-應用型）

第十，學生個人經驗是否能與所學内容結合解決問題（是-應用型）

确定學習目标，慎重選擇學習課程，盡早成為一名優秀的數據分析師吧！