数据分析师成都招聘-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师成都招聘的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析师成都招聘的解答，让我们一起看看吧。

1. 自学数据分析师需要从哪里入手？
2. 在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？
3. 请问大数据就业的方向都有什么呢？如何进行选择合适的机构呢？
4. 大数据的就业方向都有哪些？职业寿命如何？
5. 未来想从事数据分析师（数据挖掘）本科应该选择什么专业？

自学数据分析师需要从哪里入手？

1、零基础入门数据分析，可以先从excel开始，Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

2、学一些数据分析的基础方法，基础知识，比如统计基础统计理论等

　　打好概率与统计的基础。概率与统计是数据分析的基石，可以说日常碰到的大部分的分析需求都可以用统计分析来解决。统计学，对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论，只需按照本科教材，学一下统计学就够了。

3、学会一门编程语言，可以大大提高处理数据的效率

　　python和R是数据分析当中最常用的两门语言。比较推荐Python，性能上来说，Python的速度更快，上手容易，语言相对简单。

4、掌握数据库技能

　　做数据分析离不开查询数据库，这里主要涉及的是SQL。入门SQL的书推荐一本《MySQL必知必会》。

5、掌握一些数据分析方法及一些数据分析的工具

　　掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。可以看一下《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

6、懂得业务知识，行业知识

　　从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解。

相关：入门数据分析的一些建议

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在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？

很好的工作，数据分析师还是很有前景的。尤其是在电商行业。做数据分析，能够根据用户的喜好来生产东西，可以大大的提高公司的销售收入。对用户对公司对个人都是有好处的。

在电商行业做数据分析，不仅大有前景，且有其必要性。

就其前景，电商行业一直是目前市场人才缺口最大的行业，行业需求巨大。

电商人才，尤其是具有优秀数据分析能力的电商人才更是需求的核心

行业中数据分析的应用场景无处不在，包括线上教育，交通等等的各行各业，

而随着线下传统行业逐渐向线上接轨，电商行业人才热门程度只增不减

其次是其必要性。

 做个最好的数据分析师，才能是最好的电商运营，换句话说，好的数据分析师不一定是好的运营，但一个好的运营一定是好的数据分析师。

数据分析能力对于的运营的重要性由此可见。

数据分析在电商运营行业的职位，是电商运营，或是直通车手等此类，职位无不

都是大数据时代背景下电商行业的核心职位。究其原因是其职业数据分析本质使然。

数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。从行业实践的角度看，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据，主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。

最典型的就是电商行业，对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。

中国数据分析行业前景，一面网络创始人何明科指出：

1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱。

目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；

2、未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。

但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。

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本卫觉得，还是很有发展的，现在很多行业对数据分析师的需求还是很高的，而数据分析师中的精英，更是数据分析的战斗机，赚钱也是杠杠滴，所以想做数据分析师的人，可以好好提升自己的分析能力，相信会成为抢手工作人。

数据分析师的前景主要是两大类

工程类：从事数据开发、算法、挖掘等技能要求较强的岗位

业务类：偏数据运营，对于业务逻辑和需求有很强要求，对于常见的数据***集工具和分析报告能力有硬性要求。荷塘礿色论坛

数据分析师最好考一个职业认证来支撑下。

CFA、CDA等都是不错的选择。

请问大数据就业的方向都有什么呢？如何进行选择合适的机构呢？

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。在选择培训机构，可以从课程体系，师资力量，授课模式，学习氛围，性价比，就业等多个方面考虑，选择适合自己的机构。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。

常见的岗位：大数据产品分析专员、大数据客户分析专员、大数据市场分析专员、大数据运营分析专员、 证劵数据分析师、互联网金融分析师、大数据算法工程师、大数据可视化工程师、大数据分析工程师

线下结构的选择需要 综合对比以下几个方面： 课程内容，授课形式，师资背景，就业推荐，学完最重要的就是就业，机构能提供就业推荐的更好，综合以上几点，试听，对比价格，一定能选到适合自己的机构。

1、大数据开发工程师

分两种：

第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；

第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习J***a语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

2、大数据分析师

分两类：

一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；

另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

想成为大数据分析师，数学和统计学基础很重要，数据分析的方式通常有两种，一是统计分析，二是机器学习。

大数据开发和大数据分析哪个就业发展好？

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大数据的就业方向都有哪些？职业寿命如何？

大数据分析已广泛应用于各个领域，无论是国家***部门、企事业单位，大数据分析都是进行决策和制作决定的重要环节。各种应用于分析无处不在，已经处于风口行业，属于朝阳行业，可以说是前景很好，大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为企业决策层提供详细和准确的数据依据。有一些小伙伴想转行大数据，但是苦于纠结，犹豫，害怕就业前景不好，害怕行业发展前景不好，那今天小编就来给各位分析一下，大数据就业前景怎么样?

首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。

然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。

接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。

最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。

大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易!可以说，未来的大数据工作，就意味着高工资、稳定、广泛的职业使用度、优越感……

优就业目前推出全新的大数据课程，欢迎关注。

大数据的概念太大了，从几个主要方向来描述下吧

一、硬件方面:

1.服务器架构的设计及研发

2.机房物理环境的监控及运维

3.网络设计及运维

4.远程控制系统的研发及运维

二、软件方面:

1.数据库系统的优化及运维

2.数据分析系统的研发及运维

3.数据***集平台的研发及运维

4.统计分析理论的创新及应用

5.数据分析可视化的技术研发与应用

6.物联网平台的研发建设及应用

7.信息安全体系建设的评估与防控

三、运营方面:

1.团队管理

2.市场营销管理

3.产品服务运营

4.团队建设与培训

大方向先写到这吧，理论研究方向还要更细致一些。

职业寿命从职业规划来讲还要更为复杂，总之从国家目前对5G技术的全力推广就可以看出，真正的大数据还远没有到来。

(如果您对于我的回答感兴趣或者有更多更好的想法，欢迎关注并私信我[玫瑰][玫瑰])

现在社会的各行各业都涉及到大数据，但是这些大数据又都和本行业的发展息息相关，并没有完全单纯的大数据。所以问大数据的酒业方向都有哪些？这个问题本身就有问题。

以本人10年来的从业经验来看，现在的大数据以前走的路就是，纸质资料——纸质资料电子化——电子化资料的流程化——流程化电子资料的数据化——数据化信息的关联信息展现——数据化信息的深度挖掘和利用——大数据的预测、分析、研判——（未来）基于大数据的AI化

那么，问大数据的就业方向都有哪些的同学，请问你确定哪个行业了吗？你了解你想要的去的那个行业了吗？你对那个行业的专业技术知识和数据产生的渠道、流转、关联、分析掌握了吗？最后，你学会在与AI的互助下，开展大数据研究、规划、设计了吗？

这是一个大学的象牙塔里面永远都学不到的，需要到社会的熔炉中来锻造、获取的知识和经验，所以，大学毕业后，选择了那个行业，就把自己当一只牛，放弃孔雀的傲娇，老老实实的再行业里面耕耘，等自己真正了解自己从事的行业，将大数据的知识活用与工作之中时，再来问最后一个问题——职业寿命如何

未来想从事数据分析师（数据挖掘）本科应该选择什么专业？

数据分析师的三大基本功分别是统计学，计算机编程和业务理解。从这三个角度去理解。

第一种：大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。

第二类：统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学…各种统计学都行。

第三类：数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。

第四类：经管类：计量经济学，金融工程，精算甚至财务会计。经管类的优势是业务理解，劣势是编程较弱，可以自学或者辅修。

第五类：计算机相关的：电子商务，信息管理与信息系统。

应届生求职数据分析师，硕士起步。所以在选择本科专业时，也要充分考虑读研究生的可行性。国内外的研究生都行。

我是大学就业中心的老师，如果觉得解答有用，欢迎关注我的头条号。有关大学专业，就业，职业规划等疑问欢迎交流。

谢谢邀请！

数据分析是专业性相对较高的工作岗位，未来要想从事数据分析工作不仅需要扎实的数学基础，还需要了解数据分析的方式方法。

与数据分析关联密切的专业有统计学、计算机、大数据（数据科学）、数学以及经济学等专业，这些专业对于数据的理解各有侧重，下面做一个简单的分析：

数学是基础学科，未来发展的弹性比较大，但是需要补学的相关专业知识也比较多。数学专业未来可以从事计算机、统计、大数据、人工智能等方向，可以说数学是现代信息技术的基础，掌握扎实的数据知识会有一个非常广阔的发展空间。

计算机学科是信息化时代的代表学科，数据分析（数据挖掘）是计算机专业的常见方向，目前大量从事数据分析（数据挖掘）的专业人才都是计算机专业毕业的，计算机专业不仅有扎实的数学基础，同时计算机专业对于工具的使用也有系统的培养过程。

统计学一个重要的工作就是数据分析，通过对数据分析得出各种结果，发现数据背后的规律从而指导决策，可以说数据分析是统计学的核心内容之一。统计学与计算机的结合一直就比较紧密，因为现代统计学要通过计算机技术来进行呈现，而统计学、计算机和数学的结合就成为了大数据的基础，所以大数据专业在做数据分析（数据挖掘）方面具有天然的知识结构上的优势。

对于大数据时代背景下的数据分析师来说，掌握一定的编码知识对于数据分析任务来说几乎是不可避免的，因为大数据的时代特征造就了数据的诸多特点，包括数据量大、结构多样性、价值密度低、速度快、真***难辨等等，这些特征如果***用传统的数据分析方法显然不能充分挖掘出数据的价值，通过机器学习等方式来进行数据分析是当前的流行做法。

数据分析专业并不需要做功能全面的编程工作，并不需要去考虑程序的系统级问题，比如并发、分布式、***调度等等内容，只需要能通过算法设计和实现发现数据背后的规律就可以了，从这个角度来说，数据分析师的任务跟程序员还是有本质区别的。

目前使用Python做数据分析是比较常见的做法，Python有丰富的库可以方便各种数据分析，同时也能把结果比较直观的呈现出来。看两个Python的小例子：

数据分析是进行大数据价值化的重要渠道，所以数据分析未来的发展空间还是比较大的。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

我作为专业的大数据行业从业者，建议你可以在本科多学习下理科的基础科学，尤其是数学、统计学等相关学科，这些都将为你以后从事数据分析师打下坚实基础，具体可关注我的头条号，我最近在分享数据分析师从业者必备技能。

根据你的描述，最好是统计学专业，当然如果比较靠谱的学习的大数据专业也挺好。当然如果数据科学专业也非常好——不过貌似这个专业要到硕士才有。简单说一下原因：

1. 统计专业核心就是研究如何获取数据、处理数据并利用数据进行决策的学科。这和实际业务中应用的数据分析和挖掘联系非常紧密

2.统计学的很多方法：比如描述性统计分析、***设检验、logistic回归、聚类分析、时间序列等直接回被应用实际的数据分析和挖掘

3.实际上目前大部分学统计专业的同学找的专业对口的工作基本上是数据分析和数据挖掘

如果想做数据分析和挖掘，还是需要写一点代码，至少要会SQL和PYTHO(R)。因为数据分析和挖掘中有大量的数据需要清洗、探索分析和模型建立，代码写的好一点。这个还是能大幅度提升自己在相关职位上效率和竞争力的

如果只是从事数据分析或挖掘工作，本科现在有数据科学与大数据技术专业，内容综合数学，统计，计算机相关课程，不需要读研究生，基本能胜任数据分析工作。

以前没有数据科学与大数据技术本科专业，学生可读应用数学或统计专业，也可从事数据分析与挖掘。

但要从事大数据工程，最好读个研究生，选计算机相关方向专业，可以深入理解大数据理论，未来从事大数据平台工程的相关开发。

现在工作岗位有个门槛问题，所以还是要读研究生。研究生没有大数据或数据科学一级学科，只能读计算机科学与技术一级学科下的大数据挖掘或信息处理等方向专业；或统计学一级学科相关专业，专硕可读应用统计专业大数据处理与分析方向。

以上计算机学科下的数据挖掘偏计算机代码，以大数据工程与数据挖掘为主；统计学科则以数据处理与分析为主，一般不从事大数据平台开发架构工作。

单纯的数据分析与挖掘，职业生涯不会很长远，很多跨专业的人也在搞数据分析，一个python/r/excel就能应付很多，数据分析科班出身的核心竞争力优势不是特别强（除非你的数据处理模型能力突出，有统计学习或机器学习技术）；

个人建议兼修计算机技术，比如数据库技术，j***a语言，分布式存储与计算等方面的技术，最好能从事大数据工程，掌握大数据平台技术，能上能下。

到此，以上就是小编对于数据分析师成都招聘的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师成都招聘的5点解答对大家有用。