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后来才知道数据分析师就业和发展前景广阔

发布时间:2022-05-01 标签:
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大数据分析师就业和发展前景

大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现,以辅助企业做出商业决策的人群。

大数据分析的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,数据分析将会出现约100万的人才缺口,在各个行业,数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。

一、就业前景

从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里,80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业,也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

在美国,大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。在国内大数据分析师平均薪酬为:19970k

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二、大数据分析师发展前景

发展前景如何云叔这里用数据来说话!

(一)数据分析师的地区发展分析

从城市岗位需求数量分布来看,关于数据分析师招聘区域主要集中在一线城市及新一线城市,需求量较大城市的依次是:北京、上海、深圳、广州、西安。

从岗位薪资状况来看,薪资水平较高省份分别为北京、上海、广东、浙江、福建等区域。在数字经济向生产生活各个领域渗透的同时,长三角和珠三角这两个重要经济区走在了应用前列。

(二)数据分析师的需求企业分析

如今,几乎每个行业都将数据分析作为行业竞争力,以领先于竞争对手,更好地服务客户。从行业招聘数量来看,数据分析师职位缺口主要集中在三大巨头行业:互联网/电子商务、金融及计算机软件;同时非典型数据产业也在迅速崛起。看来数据分析师还是很抢手的嘛,几乎各行各业都离不开。

互联网/电子商务领域交叉销售,再营销,打包服务或个性化产品,客户数据正在以前所未有的方式受到关注,购买模式、搜索历史、行为分析...在越来越多的行业应用下,数据分析师的需求也越来越多。

从招聘企业规模分布来看,企业规模在100人以上的公司占了70%左右。根据所得数据,其中企业规模在100-499人的公司所占比例最高。数据分析工作离不开企业信息化建设,更需要投入一定的成本。硬性成本与软性成本的投入对于企业规模和资金实力都做出了一定的要求。

(三)数据分析师的薪酬收入分析

从薪资分布来看,数据分析师岗位的平均薪资为 9K以上。并且随着岗位学历的增高,其薪资更是直线上升;拥有博士学历的薪资更是达到了18K。

从不同企业规模的需求数量与职位来看,企业规模在100-499人的需求数量最多。同时,随着企业规模的扩大,其岗位薪资也在上升。其中企业规模在1000-999人的公司更是给出了最高薪。

(四)数据分析师的发展前景分析

(五)不同工作经验的需求分布

不出所料,不同工作年限的需求分布近似于正态分布。除去经验不限来说,工作1-3年经验的熟手需求量最大,其次是3-5年工作经验的资深分析师。工作经验不足1年的职场小白,市场需求量较少。而工作经验5-10年的需求量非常稀少,而10年以上的更是凤毛麟角。

(六)不同工作经验的薪酬分布

毫无疑问,随着经验的提升,数据分析师的薪酬也在不断提高,且收入是相当可观。工作经验在1年以下的入门级数据分析师的平均薪资已达到8.5K,经验丰富的分析师薪资更是达到24K。从现有数据来看,数据分析师似乎是个常青的职业方向,在10年内大概不会因为年龄的增长导致收入下降。

据数联寻英发布《大数据人才报告》称:目前我国大数据人才仅46万,在未来3-5年内大数据人才缺口达1500000之巨。数据分析师作为一个越老越香的职业,在很长一段时间都会供不应求。

三、有什么值得考的大数据证书?

(一)阿里云ACP大数据认证

是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证,通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。

对于求职者来说,阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业,都会认可ACP证书,如果你希望入职阿里,那考一个这样的证书,会是你的加分项。

而对于其他非阿里系企业,这样一个证书可能用处并不大,但考了这个证书,至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历,是一个能力的证明,所以也是有用的。

(二)华为大数据认证HCIE

具体到华为HCIE-Big Data认证,其特点主要体现在四个方面:

理论深刻、技术领先,围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等,课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术,可以让学员紧随大数据发展趋势,系统掌握大数据前沿技术;

源于开源、胜于开源,基于开源社区,包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件;

云上实验、随心学习,实验采用华为云作为实验平台,学员可随时访问进行实验操作,降低学习成本、提高效率;

结合案例、实战领先,源于企业真实项目需求,实验中融入大量实际项目应用场景,如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等,便于学员学以致用,融会贯通。

相比较来说,华为大数据认证比阿里的难度大很多,且费用贵很多,不太适合新手小白、学生党。

在当今社会,拥有大数据相关证书的人还不太多的的情况下,可以让你在众多竞争中脱颖而出。所以,考一个证不亏。

数据分析师发展方向和前景如何?

更新2,离职了,从哈��到了网易,不匿名了,欢迎同行交流

更新1

我必须要重申一点,一个可能被人钻牛角尖的误区,那就是工具对于数据分析师来说到底重不重要?

工具决定了你的上限,而经验,只能帮你在现有的基础上触摸最高的那层。

我说的工具并不单指任何包括sql,python在内的软件。我认为,软件并不是难学的点,用python写个多元线性回归,随机森林,甚至是深度学习,门槛都不是个太高的东西。

真正拉开差距的,我指的工具,是数学工具。

sql和python是第一步,他的作用在于帮你加快处理数据的时间,高效的处理大数据,仅此而已。

但比如,我给你个预测客流量的问题,你究竟是使用机器学习,还是传统的统计模型?

你的样本够不够多,特征够不够多,各个模型之间的优势是什么,数学含义是什么,你能不能直接敲出源码,我认为源码才是难的地方,因为那最接近数学。

很多时候对时序预测,或者天气对客流的预测很难使用机器学习,需要依赖传统统计分布。

那么你选什么分布,你的客流量能是正态分布吗,或者拟合一个高斯混合分布?选择哪个分布去拟合方程?如何排除异常值的干扰?

再比如,我如何拟合一条合适的曲线说明两个变量的关系?我可能要排除量纲影响,排除实际地理位置影响,最后得到的曲线二次求导才能得到我想要的关系式。

这些,才是我说的工具。

会寻常取数,会分析数据的分析师已经不算多,能够把数学用在实际工作中的少之又少。这些无一例外都往p7走了。

所以我个人认为,很多人的问题都把所谓的软件学习,写个函数,调个参数放在第一位,甚至不知道其中的数学内涵是否切合业务。殊不知,那根本只是基础中的基础。

数据分析说到底应该是能力,而不是岗位。运营可以数据分析,产品可以数据分析,他们就算不会标准的abtest,但是看个趋势,说个数字,不难,很多人也能做到。

但很多数据分析岗也在做这种事,就不太合适了。说白了,你做的事情,产生的价值,决定了你自己的前景。

所以对于目前的数据分析来说,很多中小型公司存在着只取数,展示的数据分析师,这些分析师,在hivesql查询逐渐被产品取代的今天,是很容易被转型成运营和产品的。

做数据分析,就需要比别人更会数据分析。换句话说,产品不能做,运营不能做,只有数分能做。

所以数据分析师的前景是,分出一部分不够专业的人下沉到具体的业务,上升一部分人到高层的战略,空出一个位置搭建数据中台就ok。不意味着上面的人不亲近业务,相反,他们必须成为真正的全面手,把控公司战略布局,提供宏观的建议。

这对数据分析的要求更高,还是那句话,产生多少的价值,拿多少钱。如果只是一个数据分析能力,没必要转成数分岗,在自己的岗位待着就好。

这几年,涌入数据分析行业的人可以说是鱼龙混杂,过几年,也会渐渐的归于正常。

数据分析师的前景是好的,但几年后,数据分析师是不是你现在说的数据分析,就不一定了。

所以对于转型数据分析的人来说,我希望你们认为数据分析是一个很难做好的职业,它不仅需要专业的统计知识,良好的沟通能力,超强的提炼能力,高效的展示能力,甚至需要协同算法,产品,运营等部门落地项目。

我说的能力都不是套话,是实打实的要求。

数据分析师就业前景如何 数据分析师就业前景怎么样

1、数据分析的就业前景还是很好的,就业市场比较广阔。在大数据领域,国内发展的比较晚,从2016年开始,仅有200多所大学开设大数据相关的专业,也就是2020年第一批毕业生才刚刚步入社会,而且目前的能力还达不到企业的要求。所以我国大数据领域的市场环境处于急需人才但人才不足的阶段。

2、数据分析师需要掌握一些数据处理的工具,需要具备商业知识架构,需要会把商业知识和数据结合起来,同时需要养成良好的分析思维习惯,也包括一些软性技能,这样才能利用数据的价值,帮助企业解决问题,推动企业的发展。

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