数据分析师的职位有哪些?

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不朽的少年

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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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再战单身梦

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数据分析师主要做什么?数据分析师主要的工作是从大量的数据中提取可用信息，为企业或组织做出决策提供帮助。具体而言，以下是数据分析师的主要职责：1. 数据收集：从各种数据库、文件、API等大量的数据源中收集和整合数据。2. 数据清洗：处理、校验和清洗数据，确保数据的完整性、准确性和一致性。3. 数据挖掘：使用各种技术和工具（如机器学习、人工智能等）从数据中提取有用的信息和模式。4. 数据可视化：设计和创建可视化的数据报告，以展示分析结果和洞察，并为企业高层提供决策支持。5. 业务分析：与不同部门的业务人员密切合作，了解他们的需求和问题，为他们提供解决方案和建议。6. 性能评估：跟踪和评估数据的性能，并就如何提高业务绩效和效率提供建议。综上所述，数据分析师的工作需要具备扎实的数据处理和分析能力、业务理解、沟通能力和团队协作能力。

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温柔又嚣张

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数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训?可以看看开课吧这个课程，感觉还是很不错的。近日，开课吧与百度、微软、阿里、滴滴以及创新工场等头部企业展开深度合作。至此，开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液，而课程内容将更加丰富，实战性也将更强。重要的是，Boss直聘、猎聘网等多家就业招聘企业也同开课吧达成合作，可为毕业生提供优先推荐服务，绝不让薪资就业成为难住学员的问题。大数据分析全栈工程师课程招生全新改版，深度可达阿里P7多名一线数据科学大师倾力指导（前腾讯、美团、百度）找工作拿不到 offer 退学费本课程由廖雪峰老师团队倾情打造，围绕企业用人标准，多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业，深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能，再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议，全新打造的数据科学相关的课程。一、课程简介1.1 面向希望自己能够在4-6个月内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；目前从事数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；从事Python开发或传统IT技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员；1.2 关于退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万，既退还学费。二、五大实战项目三、课程内容课程持续时间为4个月，内容包括：1. 主修专业课程； 2. 选修拓展课； 3. 个性化项目作业评审，全程进度督促与问题解答； 4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导； 5. 在线大数据实验平台。2.1 主修专业课程主修课，周期一共4个月，100课时，共3大部分： 1）数据分析之禅2）数据分析之道3）大数据分析之术 2.2选修拓展课选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。四、师资介绍除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。助教团队：张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau五、课程优势介绍1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。 2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。 4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。 5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。六、你需要达到什么样的预备能力依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；具有良好的逻辑思维能力；有编程语言基础优先。注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python和MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。七、学费、资助与质量保障通关班：7980元就业班：17980元本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。八、报名流程与重要时间节点九、学员评价左右滑动查看更多十、相关问题答疑Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。Q：Python工程师的出路在哪？A：随着这几年AI人工智能的火爆，带动了Python的热潮，各种Python课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是Python Web方向，因为AI人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学Python，大部分都是往Python Web方向引，要学Python基础、然后学Flask、Django、然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认Python可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢Java和PHP的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学Python交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。除了门槛较高的AI必须掌握Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是Python的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？Q：请问就业班对于任何人都适用吗？A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。 Q：学完课程能达到什么水平？A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：熟练掌握数据库MySQL基本使用，精通SQL语句和Hive SQL；熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；熟练掌握Excel、Power BI、Tableau等数据分析可视化工具；掌握Python/R；能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。附：1、线下交流会现场

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顾北宸

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数据分析师主要做什么?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。作用越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。2工作职责互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。3要求技能要求1、懂业务。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，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指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，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。[1]其他要求良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力；擅于协作，具备良好的团队合作精神；能够在压力下开展工作；善于学习。4考试等级当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。5培养国内正式的数据分析行业的认证只有数据分析师认证，由国家工业与信息化部中国电子商务协会在全国开展推广，截至2010年中国数据分析业已拥有数据分析专业人才超过万人，每年以数以千计的速度增长。[2]对于人才的培养，国家工业与信息化部中国电子商务协会设立全国数据分析师考核鉴定中心在全国各省、直辖市发展授权管理培训中心，开展培训、继续教育工作。

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