数据分析师的职位有哪些?

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腥风血雨

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数据分析师的职位有哪些?从来没有比现在更好的时间来学习大数据分析并以数据科学家的身份进入工作队伍。工作前景广阔，机会跨越多个行业，工作性质通常允许远程工作灵活性甚至自雇。　　另外，许多大数据分析专家甚至在入门级职位上都拥有很高的中位数工资。　　随着技术达到新的高度，并且大多数人可以使用Internet连接，无可否认，近年来，大数据和大数据分析已成为热门话题，并且需求不断增长。根据 IBM的数据，到2020年，美国数据专业人员的工作岗位将增加到272万。　　当前，对知识丰富的大数据分析专业人员的需求超过了供应量，这意味着公司愿意支付溢价来填补其空缺职位。　　但是，数据科学领域的技能和工作机会已经超出了技术和数字领域。让我们来看看您作为数据科学家需要了解的知识以及在学习我们的课程时将学到的知识。　　大数据分析工作需要哪些技能?　　当您深入研究我们在这里拥有的10个工作并开始在大数据分析领域中申请职位时，您会发现其中许多职位需要相同的基础技能。在开始将求职信和投资组合发送给潜在雇主之前，请确保您已掌握这些知识。　　而且，如果您发现仍然需要学习的技能，请记住，您可以参加价格适中的，自定进度的数据科学课程，该课程将帮助您学习成功从事数据科学事业所需的一切。　　Python　　Python是目前最常用的编程语言之一。　　对于许多角色，可能需要对如何使用Python进行大数据分析有扎实的了解。即使不是必需的技能，在向未来的雇主展示您可以为他们的公司带来的价值时，了解和理解Python也会为您提供优势。　　如果您准备提高编程语言水平，学习如何操作和分析数据，了解Web抓取和数据收集的概念以及开始构建Web应用程序，请考虑注册我们的 Python for Data Science：基础课程。　　 SQL(结构化查询语言)　　使用数据源是大数据分析的必要方面。　　在职业生涯的早期，您至少需要对SQL有基本的了解。SQL(发音为续集)通常是这些职位的主要组成部分。当您去面试时，在询问有关数据库的工作时，请听听招聘经理对这种编程语言的提及。　　您将在我们的SQL课程中获得的经验将为您奠定良好的基础。与Python一样，SQL是一种相对容易学习的语言。即使您只是开始，也需要一点SQL经验。　　了解SQL的基础知识将使您有信心浏览大型数据库，以及获取和使用项目所需的数据。获得第一份工作后，您始终可以寻找机会继续学习。　　 数据可视化技能　　对于求职者而言，知道如何可视化数据并传达结果是一个巨大的竞争优势。　　在就业市场上，这些技能要求很高(薪水也很高)!无论您要寻找的职业道路是什么，能够可视化并交流与公司服务和底线有关的见解都是一项宝贵的技能，它将带动雇主的头脑。　　这样，数据科学家有点像组织中其他人的数据翻译者，他们不确定从他们的数据集中得出什么结论。　　在AAA教育，学生将掌握使用数据科学和可视化库在Python和R中进行数据可视化的特定知识和技能。　　10项需要大数据分析知识的工作　　在花时间学习新技能之前，您可能会对相关职位的潜在收入感到好奇。知道如何奖励您的新技能将为您提供适当的学习动机和学习环境。　　在全球范围内，许多雇主正在招聘这些职位，无论是远程的还是现场的。根据热门的求职网站，以下是一些值得研究的职位及其收入中位数。　　1. IT系统分析师　　系统分析师使用和设计系统来解决信息技术中的问题。　　在这些职位上，所需的专业技术水平各不相同，这为行业和个人兴趣创造了专业化的机会。一些系统分析师使用现有的第三方工具来测试公司内部的软件，而其他系统分析师则使用新的工具。专有工具，他们对大数据分析和业务本身的了解。　　2.医疗保健大数据分析师　　医疗大数据分析师有机会通过帮助医生和科学家找到他们每天遇到的问题的答案来改善许多人的生活质量。　　无论是随着Apple Watch等可穿戴设备的普及，还是通过诊所，医院和实验室的增强医学测试，来自医疗保健行业的数据量都在迅速增长。另外，随着有关如何存储，检索和处理数据的法规和限制的增加，对熟练大数据分析师的需求也在增加。　　医疗保健大数据分析师的平均年薪为 61,438美元。　　3.运营分析师　　运营分析师通常位于大公司内部，但也可以担任顾问。　　运营分析师专注于业务的内部流程。这可以包括内部报告系统，产品制造和分销以及业务运营的总体精简。　　对于具有这些职位的专业人员来说，掌握一般业务知识更为重要，而且他们通常对所使用的系统具有技术知识。从大型杂货连锁店到邮政服务提供商再到军方，运维分析师在每种业务中都能找到，每年的收入可高达75,000美元。由于此大数据分析工作的多功能性以及您可能会找到工作的许多行业，薪水可能相差很大。　　4.数据科学家　　就像其他角色的分析师一样，数据科学家收集和分析数据并交流可行的见解。但是，数据科学家通常是大数据分析师之上的技术步骤。他们是能够从更明智的角度理解数据以帮助做出预测的人。这些职位需要具备丰富的大数据分析知识，包括软件工具，Python或R之类的编程语言以及数据可视化技能，以便更好地传达发现结果。　　这些职位具有挑战性，而且很可观，平均年薪为91,494美元。对具有技术背景的大数据分析专家的需求空前高涨。　　AAA教育有多种学习途径，这些途径可以量身定制，为您提供磨练技术技能所需的一切，其中包括 “数据科学家之路” ，可帮助您成为认证的数据科学家。　　5.数据工程师　　数据工程师通常专注于更大的数据集，并负责优化围绕不同大数据分析过程的基础架构。　　例如，数据工程师可能会专注于捕获数据的过程以提高采集管道的效率。他们可能还需要升级数据库基础结构以实现更快的查询。这些高级大数据分析专业人员的薪水也很高，其中位数工资与数据科学家相当，为90,963美元。　　6.定量分析师　　定量分析师是另一位备受追捧的专业人员，尤其是在金融公司。定量分析师使用大数据分析来寻找潜在的金融投资机会或风险管理问题。　　量化分析师的平均年薪为82,879美元。他们还可以自行冒险，创建交易模型以预测股票，商品，汇率等的价格。该行业的一些分析师甚至继续开设自己的公司。　　7.大数据分析顾问　　与许多职位一样，分析顾问的主要作用是向公司提供见解以帮助其业务发展。尽管分析顾问可以专门研究任何特定行业或领域，但顾问与内部数据科学家或大数据分析师的区别在于，顾问可以在较短的时间内为不同的公司工作。　　他们可能一次也为多家公司工作，专注于具有明确开始和结束日期的特定项目。　　这些职位最适合那些喜欢变化的人，以及对学习领域兴趣有限的人。分析顾问也很适合远程工作，这是考虑要考虑的另一个诱人因素。　　薪酬因行业而异，但该职位的代表薪酬为78,264美元。　　8.数字营销经理　　数字营销还需要对大数据分析有深入的了解。根据您的其他互补技能和兴趣，您可能会发现自己在公司或代理机构中担任特定的分析角色，或者只是将数据科学专业知识作为更大技能组合的一部分。　　营销人员经常使用Google Analytics(分析)，自定义报告工具和其他第三方网站之类的工具来分析来自网站和社交媒体广告的流量。学大数据分析可以从事什么工作https://www.aaa-cg.com.cn/data/2291.html尽管这些示例需要对大数据分析有基本的了解，但是熟练的数据科学家有能力在营销领域建立长期的职业生涯。　　在不增加流量的广告活动上可能会浪费很多钱，因此营销专家将继续需要分析师做出如何利用现有资源的明智决定。　　尽管数字营销职位范围广泛，但高级数字营销经理的最高年薪为 97,000美元。　　9.项目经理　　项目经理使用分析工具来跟踪团队的进度，跟踪他们的效率并通过更改流程来提高生产率。　　项目经理至少需要对大数据分析有一定的了解，并且往往需要更多。　　这些职位在大型公司内部都有，并且经常在管理咨询中找到。项目经理职业轨迹的另一个例子可能是进入产品和供应链管理，而公司则依靠该产品来保持利润率和平稳运营。　　项目经理的典型薪水约为73,247美元。　　10.运输物流专员　　运输物流专家可以优化实物货物的运输，并且可以在大型运输公司中找到，例如亚马逊，UPS，海军运输公司，航空公司和城市规划办公室。　　大数据分析背景对这项工作特别有帮助，因为运输物流专家需要可靠地确定要交付的产品和服务的最有效途径。他们必须查看大量数据，以帮助识别和消除运输中的瓶颈，无论是在陆地，海上还是空中。　　该行业经验丰富的专业人员每年约可赚79,000美元，对于那些注重细节，技术和前瞻性思想的人来说，运输物流专家是一条颇具吸引力的职业道路。　　大数据分析背景还可以帮助运输物流专家等专注于最重要的问题，了解潜在的问题和解决方案并进行有效地沟通。　　全球大数据分析机会　　这些只是需要大数据分析知识的许多高薪工作中的一部分。本文中的具体数字是针对美国(包括所有城市)的工资中位数。　　每个城市的薪金可能会有所不同，并反映出当地需求和一般生活费用支出。例如，波士顿，波特兰和丹佛已成为大数据分析职位的热点。　　尽管本文中包含的数字代表了美国的典型薪水，但大数据分析专业人员的机会却遍布全球。其中许多甚至可以远程完成，从而为您提供了在全球任何地方以具有竞争力的美国薪水工作的理想机会。https://www.toutiao.com/i6826965465735102980/

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酿桃

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商务数据分析与应用能考什么证书?数据分析师的证书是有两种的，一种是CDA的，一种是CPDA的。有基础的可以考CPDA的，没基础的可以考CDA的。CDA数据分析员是基础大数据分析人才培养项目，要掌握数理统计学基础知识，基础的算法和商业模型的原理和分析步骤，结合Datahoop平台实际操作，进行简单场景的数据分析，运用统计学分析方法和简单算法构建基础实践模型，并结合案例场景，独立完成数据分析。而CPDA数据分析师是高端大数据人才认证项目，是在不同业务场景具备完整的大数据思维、数据认知能力、数据调用能力、数据综合处理能力、数据呈现能力及数据决策能力，打造知业务、重分析、懂行业、善融通的优秀数据分析师。选择哪一种的考试，可以根据自己的实际情况来选择，含金量我觉得都差不多的，值得一提的是，CPDA的证书是需要在机构报考的，就算不在机构报考，也是需要参加培训和学习的，我当时考CPDA的时候是在中鹏考的，因为当时觉得CPDA的证书是比较有用的，可以学到专业的知识的。

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年轻气盛与天争

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如何考数据分析师?您好，以下是考取数据分析师的一些步骤：1. 学习数据分析基础知识：学习数据分析的基础知识，包括统计学、数据可视化、数据清洗、数据挖掘等。2. 学习相关工具和软件：学习使用数据分析工具和软件，如Excel、Python、R语言、SQL等。3. 掌握数据分析方法和技能：掌握数据分析方法和技能，如数据建模、数据预测、数据聚类等。4. 实践项目和案例：通过实践项目和案例，熟悉数据分析的实际应用场景，提高实践技能。5. 取得相关证书：取得相关证书，如CFA、FRM、CPA、CMA、CIA、ACCA等，可以增加自身竞争力。6. 参加培训课程：参加培训课程，如数据分析师培训班、数据分析竞赛等，可以提高自己的技能水平。7. 寻找工作机会：寻找数据分析师的工作机会，可以通过招聘网站、社交网络等途径找到合适的工作机会。

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阳光下的忧郁很迷离み

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做数据分析员前景如何?，先mark下，关于金融行业的情况我找时间写。目前从事金融大数据相关工作，下面的情况仅限本行业；就接触的情况来看，数据分析这一邻域大概就是这几部分的岗位为主：bi工程师，数据分析师，数据挖掘工程师，建模（算法）工程师，人工智能方向。各岗位异同其他答主已经说的很明白了，就不再说了。但实际上各岗位间并没有太过明显的界限，例如数据分析师也（掌握sql，R，统计等知识）完全有可能向bi工程师或数据挖掘方向发展，只是技能的侧重不同而已。数据分析师需求较大，尤其对于较大型的公司，从总部各部门到分公司甚至营业部都可能会配备自己的数据分析师，工作一般以数据查询及完成报告为主，技能侧重于ppt，sql。这类分析师的能力差异主要体现在行业经验及业务理解上。其他岗位包括数据挖掘，建模等岗位主要在集中公司总部，岗位数量上会少于数据分析，编程技能及统计知识要求会更高，往往对相关数据挖掘项目经验也有要求。关于数据分析师的前景，在未来几年应该还是十分吃香的，但更长远来看就未必像其他答主描绘的那么美好；目前数据分析师吃香很大程度上是由于近几年各种数据相关的概念相继出现，导致数据分析师仍供不应求，但这种供需情况终会达到平衡，红利会逐渐消失。另外，就目前情况来看，数据分析师入门难度相比很多行业并不算高，不像当医生的需要有医学背景，律师/工程师则要求相关从业资格。我认为，简单的sql查询在不久的未来将会成为一种通用技能，就类似现在office三件套的存在，到那时候简单的数据处理工作就不需要招聘专门的数据分析师了。所以就长远来看，若想在行业内保持竞争力，要不在就业务方向积累经验建立起自己的壁垒，要么在技术方面有所建树。若留在原地的话，涨潮的时候可是会淹死的哦~~

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