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来培训能把学费赚回来吗?四个竞争力量化公式告诉你

来培训能把学费赚回来吗?四个竞争力量化公式告诉你

作者: 4d7c2e8e9d28 | 来源:发表于2017-06-22 17:08 被阅读233次

    IT培训最关心的话题毫无疑问就是能不能找到好工作,虽然大街小巷都是打着包就业的旗号,但是大家也知道不可能百分之百包就业的。能不能在培训之前就估计出自己的培训受益呢?如果能,那就再好不过了,培训之前自己大致就能够知道自己能不能达到预期的目标。

    如果预先有效的评估学员培训之后的效果,不仅大家想知道,培训机构也一直做着努力。今天给大家放送四个培训机构内部使用的公式,让你自己可以计算自己的受益值。

    **竞争力量化公式说明:机构的课程基本上都是统一的,除去讲师不一样会有区别之外,课上讲什么,举什么样的例子都是统一的,我们可以认为每个人接受到的课程的质量是一样的,所以教学质量是一个常数,我们设为T;A是培训后的竞争力,a是培训前的竞争力(毕业时的学历和成绩),β是个人变量(智商和努力程度)。
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    **培训人群分类说明:在之前的文章中我们对培训的人群做过详细的说明,今天只做简单的罗列,对具体内容感兴趣的请翻看之前的文章。客户群体主要分四类:应届生,相关专业,技术扩展,外行择业转行。
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    第一种应届生

    **收益公式:A=a(1+β·T)
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    公式说明:看收益公式大家应该知道,应届生在来培训之前是有不错的竞争力的。他们最后竞争力的变化,关乎于培训前自身的竞争力,这些是大学所赋予的;培训质量按照常数来处理,那么最后的竞争力只取决与个人变量(努力程度,学习效果等)。

    人群特征简介:应届生人群主要是指计算机专业的应届生,他们自身所学是有一定竞争力的,对于好学校以及学的好的学生而言,完全不愁就业,但是事实上是更大一部分的学生并没有很强的技术,很扎实的功底,他们是发愁就业的,培训对与他们来说是一种不错的助力。

    请持续关注IT培训内参。

    第二种相关专业

    **收益公式:A=∑(a+β·T)
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    公式说明:相关专业的学生也是有竞争力的,但是原始竞争力在IT行业是有区别的,就是学科强度,如果是数学物理等专业,学科强度是正数;环境文学等专业,学科强度是负数。**除学科影响之外,培训后的竞争力关乎个人变量(努力程度,学习效果等)。

    人群特征简介:相关专业的(理工科计算机相关专业,大学课程中或多或少有计算机的课程),他们是现在选择培训的主流人群之一。

    请持续关注IT培训内参。**
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    第三种技术扩展

    **收益公式:A=a(1+T)
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    公式说明:公式最直接。这类人明确知道自己需要什么,他们的学习有明确的目标,个人的努力对结果的影响很低,其收益完全决定于培训机构的教学水平。这种客户的竞争力增长是固定的,而且必然是正值

    人群特征简介:泛指在IT行业内的一些边缘人员和低级工程师,一部分集中出现在互联网公司的非技术人员,想想也挺能理解的,毕竟天天瞅瞅有想要学技术的想法也不奇怪;另一部分是一些自身能力不足,但是仅凭自己没有良好的自学能力,或者是想要补足一些基础和项目经验的,这些人的话其实就是单纯的通过钱来换时间,不能否认的是,如果你对培训的期望值没有那么高的话,培训确实可以帮助你更快的学习一门技能。

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    第四种择业转行

    *收益公式:A=a0+β·T
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    公式说明:培训前的经历对培训后几乎无影响,所以a乘以0。效果取决于努力,但是毫无疑问这种是最难的,但是偏偏这样来培训的人还真不少。

    人群特征简介:群构成为大中专院校的非计算机专业以及有一定工作经验的转行人员,在实际的培训中,这类人群的占的比重不是特别的大,主要以转行人员为主。这种对转行人员的招生就是广为人知的招转(行业用语:招聘转行人员)了,这部分人有工作经验,有相当一部分是在职,转行的原因也各不相同,很多人其实就是盲目的想要通过IT培训换一下行业,并没有一个好的清晰的职业规划,但是我们要理解他们,互联网是一个包容的发展迅速的行业,任何人都可以进入这个行业这无可厚非。

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