在未來(lái)的工作中，數(shù)據(jù)分析思維是最重要的競(jìng)爭(zhēng)力之一，而作為與數(shù)據(jù)處理關(guān)系最密切的職業(yè)——數(shù)據(jù)分析師，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，也將迎來(lái)黃金就業(yè)期嗎？在互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是必然。近兩年的信息革命悄然而至，一眼望去是一片狼藉。最為直接的表現(xiàn)是越來(lái)越多的智能設(shè)備逐漸取代人類，成為社會(huì)不可或缺的一部分，那么數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景如何呢？一起看看看小編的分析吧。
一、數(shù)據(jù)分析師是什么？
關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職業(yè)，從不同的視角切入，業(yè)界有各種分類和理解，但總的來(lái)說(shuō)主要可以分為 三類：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及數(shù)據(jù)工程師。
首先是數(shù)據(jù)分析師，這是數(shù)據(jù)分析職業(yè)的起點(diǎn)。有些企業(yè)則會(huì)根據(jù)自身所處行業(yè)特點(diǎn)，賦予數(shù)據(jù)分析師一些更具體的崗位名稱，例如業(yè)務(wù)分析師、運(yùn)營(yíng)分析師、數(shù)據(jù)庫(kù)分析師等等。但萬(wàn)變不離其宗，所有數(shù)據(jù)分析師的最主要職能都是針對(duì)問(wèn)題或需求，去獲取、清洗、分析數(shù)據(jù)，并呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，輔助企業(yè)做出判斷或決策。
再者，是數(shù)據(jù)科學(xué)家，某種程度而言，這是數(shù)據(jù)分析師的進(jìn)階版。與數(shù)據(jù)分析師不同的是：其一，他們精通優(yōu)化。不是優(yōu)化數(shù)據(jù)，而是優(yōu)化分析數(shù)據(jù)的模型和工具，他們往往都非常熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)，可以構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并基于大量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果不斷完善機(jī)器學(xué)習(xí)模型;其二，他們重在預(yù)測(cè)。如果說(shuō)數(shù)據(jù)分析師是基于歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)分析眼下的問(wèn)題，那么數(shù)據(jù)科學(xué)家就是在前者的基礎(chǔ)上深挖異常原因和趨勢(shì)走向，對(duì)關(guān)鍵問(wèn)題作出解答。
第三，是數(shù)據(jù)工程師，相對(duì)于前兩者在數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用能力方面的側(cè)重，數(shù)據(jù)工程師則更需要數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、編程開(kāi)發(fā)的能力。他們搭建用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)腁PI，設(shè)計(jì)、構(gòu)建、安裝、測(cè)試、維護(hù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，保障數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及傳輸，為數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供穩(wěn)定有效的分析環(huán)境。
鑒于本期話題更主要的是圍繞數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用，而數(shù)據(jù)工程師的專業(yè)能力更傾向于軟件開(kāi)發(fā)類，因此今天，我們將著重圍繞數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)聊一聊他們的必備技能與職業(yè)發(fā)展前景。
二、數(shù)據(jù)分析師入行技能裝備需什么?
在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師已漸漸在各大行業(yè)占據(jù)了舉足輕重的地位，這也使得越來(lái)越多的年輕人想要從事這個(gè)職業(yè)，那么在數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)畫(huà)像里，有哪些技能是入行必備的呢?我們可以分為兩大類來(lái)看：硬技能、軟技能。
對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言，入行必備硬技能主要有以下幾項(xiàng)：
①熟練掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析理論
④R或Python語(yǔ)言可以二選一學(xué)習(xí)掌握。關(guān)于R，主要了解其命令行用法、掌握一些數(shù)據(jù)分析庫(kù)包(如tidyr,dplyr,ggplot2);關(guān)于python，則可以主要了解其基本語(yǔ)法、函數(shù)和相關(guān)庫(kù)包(如numpy,pandas,matplotlib,sklearn)。
⑤初步了解機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠理解一些常見(jiàn)算法的基本原理、用途和優(yōu)缺點(diǎn)(如分類算法：貝葉斯、決策樹(shù);回歸算法：線性回歸、adaboost回歸;聚類算法：K-means)
對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，入行必備硬技能主要有以下幾項(xiàng)：
①精通數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析技巧及方法論。
②精通SQL、Excel、R或Python語(yǔ)言，或視工作需要針對(duì)性掌握專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件。
③構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并不斷訓(xùn)練完善模型。
④熟練掌握企業(yè)級(jí)分析平臺(tái)，例如KNIME。
對(duì)于想要進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的候選人而言，除了上述硬技能，還有三項(xiàng)軟實(shí)力也是不可忽視的。
其一，需要具備強(qiáng)大的邏輯性、數(shù)據(jù)敏感性，以及善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、總結(jié)規(guī)律的能力。
其二，需要對(duì)自身所在行業(yè)有深刻的商業(yè)理解，不能僅局限于數(shù)據(jù)本身做出分析，當(dāng)然這部分的要求針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家而言會(huì)更高一些，在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要精準(zhǔn)把握異常數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的趨勢(shì)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)及市場(chǎng)行情做出問(wèn)題診斷及趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
其三，無(wú)論是數(shù)據(jù)分析師還是數(shù)據(jù)科學(xué)家，都必然需要呈現(xiàn)他們的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，在這個(gè)過(guò)程中，呈現(xiàn)的方式就尤為重要了。這也是現(xiàn)在我們經(jīng)常能聽(tīng)到“可視化報(bào)告”一詞的原因，如何在將海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)整理分析得出結(jié)論后，以精確、清晰、易懂而又美觀的方式呈獻(xiàn)給這些結(jié)論的閱讀者并被對(duì)方準(zhǔn)確理解，這才是讓數(shù)據(jù)分析師們的專業(yè)能夠產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)意義的能力。
三、數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景如何？
在一切都在走向智能化的今天，數(shù)據(jù)分析職業(yè)無(wú)論是就其資源的集中性，還是專業(yè)的前沿性，都會(huì)給它帶來(lái)多元而蓬勃的發(fā)展前景。我們可以從以下三個(gè)方面來(lái)簡(jiǎn)要分析一下。
1、關(guān)于職業(yè)發(fā)展平臺(tái)
就數(shù)據(jù)分析本身的特點(diǎn)而言，需要設(shè)立數(shù)據(jù)分析崗位的行業(yè)通常是比較接近時(shí)代發(fā)展前沿的，或者企業(yè)本身的規(guī)模已經(jīng)發(fā)展到相當(dāng)?shù)某潭龋只蛘呔邆涫鼙妼?duì)象極其廣泛的特點(diǎn)，例如涉及公共事業(yè)或民生政策。因此，數(shù)據(jù)分析師本身所處的職業(yè)發(fā)展平臺(tái)往往會(huì)在規(guī)模、資源、技術(shù)、資金等方面都具有較大的優(yōu)勢(shì)。例如互聯(lián)網(wǎng)、金融、BAT等數(shù)據(jù)平臺(tái)企業(yè)，以及其他數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非數(shù)據(jù)公司都會(huì)需要大量?jī)?yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家。
互聯(lián)網(wǎng)公司基于對(duì)用戶洞察、數(shù)據(jù)提取、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的需求;金融類公司基于對(duì)發(fā)展數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、離線數(shù)據(jù)分析的需求;BAT等數(shù)據(jù)平臺(tái)企業(yè)基于對(duì)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析能力的需求;其他數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非數(shù)據(jù)公司，則因?yàn)樾枰ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產(chǎn)品，提成產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，因此對(duì)于大數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析、可視化報(bào)告的呈現(xiàn)都漸漸成為剛需。
在數(shù)據(jù)分析行業(yè)內(nèi)，職業(yè)路徑的發(fā)展大致分為兩種。其一是向?qū)I(yè)型發(fā)展，在技術(shù)層面不斷深挖，在算法、模型等方面精益求精，為分析工具的優(yōu)化革新做出貢獻(xiàn);其二是向“數(shù)據(jù)+方案”型發(fā)展，在具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)、市場(chǎng)需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，抓住關(guān)鍵問(wèn)題，深挖原因并做出預(yù)測(cè)，提供解決方案。第二種方向的數(shù)據(jù)分析師在職業(yè)發(fā)展前景中會(huì)有更多的可能性，比如很多數(shù)據(jù)分析師基于他們強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力以及精深的商業(yè)理解，轉(zhuǎn)型從事產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)的管理崗、技術(shù)項(xiàng)目管理、戰(zhàn)略專家也都是很成功的。
從一線城市平均薪酬來(lái)看，數(shù)據(jù)分析師的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的數(shù)據(jù)分析師則一般在15K/月-25K/月;數(shù)據(jù)科學(xué)家的年薪通常在40萬(wàn)以上是比較常見(jiàn)的。而在數(shù)據(jù)科學(xué)家的范疇中，真正能洞察行業(yè)先機(jī)、把握關(guān)鍵預(yù)測(cè)的人，其收入也必然更為可觀。
四、有必要過(guò)分擔(dān)心就業(yè)前景嗎？
如今，在人工智能快速發(fā)展的背景中，大量基礎(chǔ)性、規(guī)律性強(qiáng)的工作都開(kāi)始漸漸能夠被機(jī)器所取代，各項(xiàng)職業(yè)會(huì)迎來(lái)“終極優(yōu)化模式”，隨著人工智能的發(fā)展，有些看似需要思考，需要分析的工作也漸漸在機(jī)器自我學(xué)習(xí)的進(jìn)化下面臨被取代，那么數(shù)據(jù)分析師的崗位是否也面臨著這個(gè)危機(jī)呢?
其實(shí)，過(guò)分的擔(dān)憂是不必要的。就我國(guó)目前的數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展程度而言，即使對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，但無(wú)論在整體技術(shù)水平、應(yīng)用環(huán)境，還是國(guó)民意識(shí)、商業(yè)環(huán)境等各方面都仍然距離世界頂尖程度還有相當(dāng)?shù)牟罹唷?shù)據(jù)分析行業(yè)在其專業(yè)技術(shù)上的前沿性正是這個(gè)時(shí)代通往不斷智能化道路上的關(guān)鍵工具之一。因此，單就行業(yè)本身的發(fā)展需求而言，也還遠(yuǎn)沒(méi)有到它的夕陽(yáng)期。
我們?cè)谧雎殬I(yè)生涯規(guī)劃時(shí)，除了對(duì)職業(yè)的終極優(yōu)化模式進(jìn)行描繪外，也要綜合自身黃金職業(yè)生涯時(shí)間段考慮。在通往職業(yè)終極優(yōu)化模式的實(shí)踐中，所產(chǎn)生的那些崗位都是非常有價(jià)值的。
數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)越來(lái)越被各行各業(yè)所接受。特別是過(guò)去的2020年，新冠狀動(dòng)脈病爆發(fā)的爆發(fā)，讓大家對(duì)數(shù)據(jù)分析行業(yè)有了極大的認(rèn)同。特別是《2021年新冠型肺炎預(yù)防指南》的發(fā)布，讓數(shù)據(jù)分析師的角色更加深入人心。不僅僅如此，該指南還宣稱，隨著企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，后疾病爆發(fā)時(shí)期對(duì)數(shù)據(jù)分析技能的需求可能達(dá)到歷史最高水平。造成這種現(xiàn)象的根本原因，還是因?yàn)槊恳粋€(gè)組織和行業(yè)，都迫切需要數(shù)據(jù)分析師把最新的行業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略方針，為各行各業(yè)的未來(lái)“指點(diǎn)江山”。看完小編的介紹，你知道數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何了嗎？希望這篇文章對(duì)你有幫助。
