數據分析師就業如何?工作好找嗎?找工作對學歷要求高嗎?就業前景好嗎?
這些問題應該是很多想要入行數據分析的小伙伴想要了解的吶~~
作為一個多年的數分人,我想結合自身入行前考慮的問題+自身工作思考,從以下幾個方面來談談這個問題,為想要入行數據分析的小伙伴答疑解惑,希望可以幫助到大家哦~~感興趣的小伙伴趕緊收藏起來吧~~萬一哪天就用上了啦~~
*,數據分析就業前景如何?--開始猶豫是否要入行數據分析階段考慮的問題
第二,數據分析工資待遇好嗎?--開始猶豫是否要入行數據分析階段考慮的問題
第三,數據分析有哪些要求?對學歷/經驗要求高嗎?--決定要入行數據分析,進入準備階段需要考慮的問題
第四,數據分析工作好找嗎?如何才能找到一份好的數據分析工作?--決定要入行數據分析,進入準備階段需要考慮的問題
1 數據分析就業前景如何?
隨著大數據的發展,數據分析相關崗位日趨重要,近年來越來越多的小伙伴想要轉行數據分析相關行業和崗位吶~~對于數據分析的就業前景,我想從 *政策導向、行業發展情況、人才缺口數量三個方面來談談這個問題,感興趣的小伙伴可以仔細看看哦,看完以后希望小伙伴們不要再猶豫擔心數據分析就業前景的問題啦~~
整體上數據分析相關崗位發展前景較好哈(不管是以前 還是現在 或者 未來),智慧醫療、智慧城市、*扶貧等高新技術產業都是無法離開大數據的支撐滴,其中數據分析師在大數據相關崗位中的作用是顯而易見的哈~~
?*政策支撐
近年來*出臺了一系列大數據相關的政策,*是大力支持大數據發展的哈,例如:《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》《促進大數據發展行動綱要》《*大數據與實體經濟融合發展白皮書(2019年)》等(感覺直接去研究這些政策需要消耗的時間很長吶,建議感興趣的小伙伴可以去看看相關的政策解讀哦~~)。同時 各地*也相繼成立了大數據管理機構,從而有效促進大數據產業發展,*22個省區,200多個地市相繼成立大數據管理*。嗯,從這個角度上來看 *是在盡力引導大數據行業規范化發展的哦~~
?行業發展迅猛
我相信近年來大數據行業的迅猛發展和巨大產業規模,大家應該都感覺的到吧!我平時去圖書館,一進門就有一個很大的數據展示屏幕,大致內容是 今日入館人數、受歡迎的圖書排名、近期新書推薦等內容,這應該是就是一個簡單的實際案例吧!還有平時用的地圖也是,現在看著地圖就知道我等的公交車大概幾分鐘才能到,以前都是盲等啊!應該還有很多實際場景,大家都應該能夠感受得到哈~~
?人才缺口較大
小伙伴們在逛各大招聘網站的時候,隨便一搜索數據分析這個關鍵詞,相應的崗位就會跳出來一大堆!!隨著行業的發展,數據分析人才缺口也是較大滴!據說 2019年*大數據人才缺口高達150萬,著實震驚!!!(《2019年*AI&大數據人才大數據人才就業趨勢報告》,這個報告可信度還是挺高的哈);并且,在未來*基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬(*商業聯合會數據分析專業委員會統計的數據,個人感覺還是很可信的)。
近期,通過對各大招聘網站近一年發布的公開招聘信息統計,主要地區的招聘需求量如下:(一眼就看出來了 北上廣深就是前四,排在前面的果真就是一線城市呀!)
2 數據分析工資待遇好嗎?
數據分析師工資待遇 總體上而言是很不錯的哈,感興趣的小伙伴可以仔細看看下面的數據~~還在猶豫的小伙伴,可以往前沖啦~~(數據來源:近一年某招聘網站的注冊用戶提供的數據分析師薪酬數據,樣本量為308,292)
?年薪總收入
數據分析職位年薪總收入,從*范圍來看,10%的數據分析師的年薪都是12W+,一半的數據分析師年薪都是8W+(注意這是*范圍哈~~,所以看起來比預料中的低了一點子)
另外,北上廣深 一線城市,大部分數據分析師的年薪都是12W+哈~~
?平均月薪環比變化
數據分析職位平均月薪,從*范圍來看,月薪環比變化的區間是在6400-6800之間;一線城市,月薪環比變化的區間是在10800-15600之間
平均月薪環比變化-*:
平均月薪環比變化-一線城市:
?熱門地區工資情況
數據分析職位平均工資,北京為25.3K,上海為19.8K,深圳為18.9K,深圳為14.7K~~
3數據分析有哪些要求?對學歷/經驗要求高嗎?
?學歷/經驗要求
從各大招聘網站中,對數據分析的招聘要求來看,數據分析師的學歷要求50%是本科,2.6%是碩士,0.26%是博士,17.2%是不限學歷;數據分析師的經驗要求不限經驗的只有23.5%(當然從招聘信息中的學歷和經驗要求是這樣滴 貌似對學歷/經驗的要求不是很高,但是在實際錄取過程中 學歷高 有經驗的求職者 肯定還是更有優勢滴~~)
?硬性要求—技能要求
數據分析相關職位需要的是綜合性人才(我所遇到的數據分析師們 很多都是 上知天文下知地理 感覺啥啥都會,這個崗位確實有點卷吶~~),能夠掌握數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識技能。
理論基礎-統計學:統計學是數據分析師的基石。對于初級數據分析師,主要 要求是 了解一些描述統計相關的基礎內容,如果掌握了解一些常用統計模型算法就是很好的加分項哦;如果對于高級數據分析師的話,統計模型相關知識則是必備技能哦~~
數據分析工具:對于初級數據分析師而言,玩轉Excel+數據透視表+函數公式是必須滴,VBA則是很好滴加分技能。另外,必須有一個擅長的數據分析工具,SPSS或者Eviews作為剛入門的小伙伴是比較好的選擇;對于高級數據分析師,很多問題都是需要專門的數據處理工具才能解決, R或者PYTHON就是很好的選題哦~~
編程語言:對于初級數據分析師,要熟練掌握SQL語言,會玩數據庫(MYSQL或者ORACLE可以選一個哈),用于提取存儲數據;對于高級數據分析師,除了SQL+Hadoop+Hive以外,利用Python來編程 進行數據分析 進行數據建模,是事半功倍的訣竅哦~~舉個例子:使用PYTHON判斷身份證號碼是否正確,使用PYTHON編程語言和思維即可輕松搞定,具體如圖:
?軟性要求
除了上面提到的數據分析硬性要求,還有一些軟性要求,例如:業務知識技能、溝通表達技巧、邏輯思維嚴謹、分析解決問題能力等等。
業務知識技能:數據分析師 分析的數據就與具體業務知識息息相關,懂業務就是數據分析的前提,對企業的行業知識、公司的業務流程,具有明確的認識,同時還需要有自身的思考+獨到的見解,為公司決策者提供有力的數據支撐+明智的決策建議;
溝通表達技巧:在數據分析的過程中,可能需和公司的各個*溝通交流,例如:前端的產品+銷售;后端的 技術+程序,作為一個數據分析師必須具備全局觀各個環節都需要參與和理解,同時也會涉及到與合作方的內容,所以溝通表達技巧是必備技能;
邏輯思維嚴謹:數據分析師的主要職責就是為公司決策者提供有力的數據支撐和決策建議,如果有很多問題沒考慮到或者是沒有考慮全,很多建議在落實過程中就會有很多問題;所以,我了后期方案的落實落地,必須面面俱到,邏輯思維必須嚴謹。
