數據分析專業就業如何?

    最近，麥肯錫發布研報對全球2021各個行業的發展做出預測，并購咨詢和數據崗位將迎來井噴。就拿數據崗位來說，2021全美數據人才缺口將會超過270萬。根據《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》一書中的統計數據，我國目前的大數據人才缺口已達150萬人。下面就有小編為您帶來數據分析專業就業如何的相關介紹。

Alteryx中國-數據分析自動化平臺

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大數據領域人才缺口龐大，崗位薪酬也十分可觀，其中數據科學家年薪已高達11萬美金！

那么，想進入大數據領域就業的同學，一定要先來了解下不同數據崗的工作內容及必備技能。

一、數據分析師

（一）數據分析師

以經營一家面包店為例，作為店主，希望了解不同客戶的購物偏好，購買頻率，以及每天/周/月的營收等，于是聘請了一位數據分析師，需要他幫忙分析出：

哪些用戶是重點客戶

哪些廣告渠道最有效果

可視化每天面包店營收和成本花費

將一些重要指標和分析結果形成周報，月報等

1.數據分析師需要做什么呢？

（1）了解客戶畫像：我的用戶是哪些人？

（2）分析客戶行為：用戶的行為和購買概率有什么聯系？

停購面包的時間越長， 復購的概率越低

（3）可視化儀表盤：實時了解銷量情況

2.對應工作所需要的技能：

（1）獲取，清洗，整理需要分析的數據：數據庫語言SQL、Python語言、Excel

（2）制作儀表盤，查看數據：可視化軟件（Tableau，PowerBI等）

（3）用PPT制作報告

3.舉例：數據分析師 – 崗位介紹和工作內容

工作內容：

（1）你需要各大產品數據統計、報表維護與監測，保證數據的業務針對性、邏輯性、準確性及可讀性；
（2）你需要結合業務目標梳理KP監測體系，進行重大產品數據監測與分析，為產品及運營優化提供建議
（3）你需要主動發現和識別業務問題，規劃分析思路，進行深入數據分析，為業務問題原因排查及解決方案提供數據支撐；
（4）你需要在深入理解業務基礎上，結合業務目標，構建分析模型，為產品數據化運營提供系統化的解決方案。

   只要為業務服務的分析師都叫商業數據分析師或者是業務型數據分析師，服務于產品、運營、市場、廣告等等業務部門、提供數據支持。你需要了解：

（1）你是為產品服務的數據分析師

（2）你的大部分職責是統計、報表維護、數據監測

（3）你要運用數據分析為產品運營提供建議

（4）這一條已經很清楚表明你要深入業務

（5）遇到問題時，你有責任進行數據排查

（6）要深入業務

作為店主，你根據數據分析師的報告發現，有50%的消費者，每次只購買一個面包。你打算在網站上推出一個推薦區，按照消費者每個人的基本情況，購買面包情況等等，定制個性化的推薦。

這個時候你需要雇傭數據科學家。

二、數據科學家

（一）數據科學家崗位介紹

數據科學家需要用更科學的算法，來預測：

（1）每款產品的銷量，提前備貨

（2）用NLP技術分析用戶評論，了解用戶喜好，提高面包口感，或優化推薦

（3）分析每筆交易是否存在盜刷賬戶的風險等

（二）數據科學家必備技能

1.Python、SQL：獲取，清洗，整理需要建模的數據

2.機器學習算法：有些公司數據分析師也需要用機器學習模型來分析數據

3.統計：利用統計知識，判斷機器學習模型結果的可解釋性都多大。

無論是數據分析師或數據科學家，都會用到SQL或者Python將數據庫里面的數據表提取出來做分析，那么這些在數據庫里面的數據表又是誰創建的呢？

那就是數據工程師

三、數據工程師

（一）工作內容

主要職責是經營、維護數據倉庫。

將所需的數據從不同來源不同格式的數據源中提取出來，轉換類型以方便使用，然后歸檔入數據倉庫。

在“大數據”時代，面對動輒每天幾百G的數據規模，越來越多的數據工程師需要掌握新的技能，如，利用云計算平臺的分布式的系統來完成對數據的傳輸和儲存。

（二）技能要求

編程以及大數據技能：

SQL、Python、Spark、Hadoop、Kafka、Hive

大數據相關崗位除了以上三種外，還有算法工程師、機器學習工程師等。

算法工程師/機器學習工程師就像一個安裝和組裝的師傅，把“算法模型”這個復雜的部件“基本正確”地安裝到大數據平臺這樣一個底座中去。

   有時，我們無法簡單地根據職位名稱來判斷該職位所需的技能。所以，建議同學們看看具體的職位描述，以確定自己是否符合職位要求。整體而言，數據崗人才短缺，目前數據類職位眾多，總體薪酬很有競爭力，但主要還是看你在哪一個平臺工作，職位怎么樣，前景怎么樣， 以上就是小編為您介紹的數據分析專業就業如何，希望對您有所幫助。