年齡20-30周歲,大專及以上學(xué)歷,不限專業(yè)/經(jīng)驗/性別。
發(fā)布時間:2024-05-15 10:44:05來源:有考網(wǎng)綜合
年齡20-30周歲,大專及以上學(xué)歷,不限專業(yè)/經(jīng)驗/性別。
對數(shù)據(jù)分析有興趣,有一定的抗壓力與耐心、學(xué)習(xí)能力。
希望轉(zhuǎn)行IT互聯(lián)網(wǎng)、金融等高薪行業(yè)的各行各業(yè)人士。
有打算從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作的廣大應(yīng)屆畢業(yè)生和往屆畢業(yè)生。
從事數(shù)據(jù)采集、整理、分析,發(fā)現(xiàn)問題,分析問題,得出結(jié)論,為公司的決策層提供數(shù)據(jù)支持,偏業(yè)務(wù)。
利用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律,預(yù)測或分類對象,主要偏向編程和算法,對統(tǒng)計理論知識要求偏高。
主要負(fù)責(zé)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向提煉需求、設(shè)計、規(guī)劃、項目排期至項目落地,以及后期的產(chǎn)品改進和優(yōu)化等。
設(shè)計、搭建并維護基礎(chǔ)設(shè)施,以提供數(shù)據(jù)收集、存儲、處理、計算等平臺,偏代碼開發(fā),需要在代碼能力上彌補,但與純技術(shù)棧的程序員相比需要一定的業(yè)務(wù)邏輯。
博為峰
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數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何?
1、行業(yè)需求增長
未來幾年,數(shù)據(jù)分析師的需求預(yù)計會大幅增長。許多企業(yè)都在向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對數(shù)據(jù)的需求越來越大。他們需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師來幫助他們理解數(shù)據(jù),并從中獲取有價值的商業(yè)洞察。此外,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)分析師的角色將更加重要。
2、跨行業(yè)就業(yè)機會
數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)機會不僅限于特定的行業(yè)。事實上,幾乎所有行業(yè)都需要數(shù)據(jù)分析師。無論是在金融、醫(yī)療、電子商務(wù)、制造業(yè),還是在教育、政府和非營利組織等領(lǐng)域,都需要數(shù)據(jù)分析師來幫助他們進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
3、技能要求變化
未來數(shù)據(jù)分析師的技能要求也在不斷變化。除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技能和數(shù)據(jù)可視化技能,數(shù)據(jù)分析師還需要熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù),如Hadoop、Spark和數(shù)據(jù)倉庫等。此外,他們還需要掌握數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù),以及人工智能和深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)。
4、薪資水平
數(shù)據(jù)分析師的薪資水平通常較高,這進一步證明了數(shù)據(jù)分析師職位的吸引力。具體薪資水平會因地區(qū)、行業(yè)和工作經(jīng)驗等因素而有所不同。但是,一般而言,數(shù)據(jù)分析師的薪資通常比其他職位更高,特別是在技術(shù)和金融等高收入行業(yè)。
5、職業(yè)發(fā)展路徑
數(shù)據(jù)分析師的職位有很多職業(yè)發(fā)展路徑。他們可以從初級分析師逐漸晉升為分析師,并較終成為數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)工程。此外,他們還可以在企業(yè)內(nèi)部擔(dān)任管理職務(wù),如數(shù)據(jù)部門經(jīng)理或首席數(shù)據(jù)官等。
數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些
1. 數(shù)據(jù)獲取和清洗:學(xué)習(xí)如何從各種數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)庫、文件、API等,并進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。
2. 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ):理解基本的統(tǒng)計學(xué)概念和方法,如概率、假設(shè)檢驗、回歸分析等。這些知識可以幫助您理解數(shù)據(jù)分布、關(guān)聯(lián)性和變化趨勢。
3. 數(shù)據(jù)可視化:學(xué)習(xí)如何使用數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解和交互的圖表、圖形和儀表板。這樣可以更好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性。
4. 數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具:熟悉常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具,如SQL、Python、R等。這些工具提供了豐富的功能和庫,用于數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)等。
5. 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí):了解數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的基本概念和方法。這些技術(shù)可以幫助您發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢,并構(gòu)建預(yù)測模型和分類模型。
6. 數(shù)據(jù)解釋和故事講述:學(xué)習(xí)如何解釋和傳達數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。掌握有效的溝通和故事講述技巧,能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為易于理解的語言和圖表,向非技術(shù)人員傳達洞察力。
7. 領(lǐng)域知識:了解您所從事的領(lǐng)域的特點和業(yè)務(wù)需求。深入理解行業(yè)背景和業(yè)務(wù)流程,可以更好地對數(shù)據(jù)進行分析和解釋。
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