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互联网发展下的娇宠!数据分析师为什么这么吃香?

【导读】在大数据时代,数据分析师慢慢的成为科技和电商领域中,极其重要的中坚力量,可以说没有数据就没有数据分析,没有数据分析就没有及时的情报,在这个以信息传播速度为主的时代,数据分析师可以比喻为汽车的方向盘,是互联网发展下的娇宠,那么数据分析师为什么这么吃香呢?

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目前互联网最火热的两个阵营:

1、淘宝

在淘宝运营中,及时的数据分析,可以知道什么产品适合什么区间的用户,什么时候投放广告,收益最佳,关键词的数据是怎样的,需不需要修改;

2、抖音短视频

在抖音短视频运营中,及时的数据分析,可以知道热门视频的种类和拍摄手法,及时的改进跟进热门,可大大增加视频的曝光度和增大上热门的几率等。

数据分析师的好处

1、就业证书:

它是进入数据分析领域内工作的敲门砖。目前,咨询、市场调研、金融、IT、广告业、电子商务、快速消费品等各行业都显示出了他们对数据分析从业人员的强烈需求。企业趋向于通过专业培训为企业储备内部数据分析师人才。

2、升职加薪:

数据分析师有更高的从业能力和专业水平,更高的工作绩效和更科学的决策,是企业不可多得的复合型人才。同时,拥有决策分析能力也是成为企业管理人员的必备素质。

3、创立数据分析事务所:

数据分析事务所是由数据分析师组建的服务于企业经营数据分析领域、项目决策领域等众多社会领域的专业中介机构。目前,数据分析事务所在国内正迅速增长,并为政府、金融机构、企业的决策提供日益重要的参考意义,具有良好的成长和发展空间。

4、双证:

考试合格,颁发《CPDA数据分析师证书》和《职业技术证书》(由工业和信息化部教育与考试中心颁发)。

适合考数据分析师的岗位:

1、在企业单位参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人;参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。

2、在政府、事业机构负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。

3、在金融机构银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。

4、项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。

5、学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生(毕业后才能取证)以及应届毕业生。

数据分析师的发展“钱”景:

分析师需求量最大的四个行业:移动互联网、金融、电子商务、数据服务的平均薪资没有明显差异,约15K。而观察其他行业的结果也显示:数据分析师平均薪资大多在10K以上。

除此之外,数据分析师的薪资水平与工作经验呈正相关,明显可看出薪资随工作经验的提高而提高。工作3年的数据分析师平均月薪可以达到20K,职业前景十分可观。

全球最大的移动电话运营商在招的职位,需要的技能,我们都有培训。在发达国家,数据分析、架构、产品设计已经成为实习生的必备技能,是实习生哦!也就意味着,作为大学毕业生,不会这些,想找到好的工作都不太容易。在职场打拼多年的你,是否需要提升自己的竞争力了?!

几乎所有行业都需要数据分析师,数据分析职位缺口主要集中在移动互联网、金融和电子商务,还有一些非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起,说明数据分析是各个行业都是通吃的技能。


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想要成为大数据分析师本科专业选哪个?方向如何规划?

【导读】大数据分析师本科专业如何选择?这个问题首先要弄清楚数据分析师的发展方向,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。

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1、业务方向

主要是数据运营、数据分析师、商业分析师、用户研究、数据产品经理。

业务类岗位大多在业务部门,主要工作是数据提取、支撑各部门相关报表、监控数据异常和波动,找出问题、输出专题报告。

将来的发展路径:专精业务,晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。需要具备商业洞察力。核心能力是商业思维。

2、技术方向

主要是数据开发师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师。技术方向岗位有的在研发部门,有的则单独成立数据部门,与业务方向比较,要求更高的统计学能力及编程技巧,

另一条是提升技术能力,成长为算法专家或数据专家。

3、对应的本科专业建议

(1)建议本科阶段在国内的以计算机类专业最好的是数据科学和大数据专业,其余专业都没问题。理学类专业:信息与计算科学,统计学,数学,物理,管理类专业:管理学,市场营销,对外贸易,经济学类:金融学,经济学,金融工程,金融数学,为主,研究生建议以出国留学为主,或者国内升学,不过可选择学校太少。

(2)由于数据分析职业是复合型的新型专业,建议本科阶段有条件的选择辅修专业如理学,计算机类专业辅修管理学等,管理学辅修数学专业,具体结合自己的学科特长和专业,对将来升学,读研,留学有很大的助力。

4、工作门槛

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。

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,java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。


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数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?

【导读】对于数据分析工程师来说,数据结构是必知必会的,是数据分析师基础学习的部分,在进行数据结构学习的时候,是绕不过的一个基础,那么数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?今天我们要推荐的就是一份能够帮助大家学好数据结构的书单,赶紧学起来吧!

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1、大话数据结构

《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。

通篇以一种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比,本书内容趣味易读,算法讲解细致深刻,是一本非常适合自学的读物。

2、趣学数据结构

本书基于C++语言编写,从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容,涵盖线性结构、树形结构和图形结构,包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。

通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化,语言表述浅显易懂,并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。

3、Python数据结构与算法分析

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用,Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。

本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。

4、图解数据结构:使用 C++(其他语言版本也有)

这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂,利用大量且丰富的图示与范例,详解复杂的抽象理论,从最基本的数据结构概念开始说明,再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念,引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。

《图解数据结构:使用C++》内容架构完整,逻辑清楚,采用丰富的图例来阐述基本概念及应用,有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论,以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学,结合下载文件,给予最完整的支援。

在进行数据结构学习的时候,以上分享的数据结构的书单,大家可以有效利用起来,希望对大家有所帮助,另外,数据分析师是近几年针对大学生的新兴职业,所以对于大学生就业是很有帮助的,如果大家想要在这方面有所发展,不妨去努力学习一下,了解一下数据分析师的日常工作,考一个相关的证书。


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2020年数据分析师高薪的原因有哪些?

【导读】大数据在带来极大商业价值的同时,也面临着巨大的人才需求。据统计目前我国大数据分析人才仅有46万左右,在未来3-5年内大数据人才缺口将达到百万以上。数据分析人才缺口,远比你想象的还要大。数据人才在就业市场的待遇好到你惊叹,那么数据分析师高薪原因有哪些呢?下面我们就一起来了解一下吧。

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1、广泛的行业适用性

目前,数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业:移动互联网、计算机软件以及金融,同时非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起。说明数据分析在各个行业都是通吃的技能,且都能期待有不错的收入。

2、持证工作越久越吃香

很多数据分析师并非都是科班出身,不乏来自经济、管理、化学、甚至英语专业。在短短的二三年时间里,各行业的研究报告都表明,大数据在现在、甚至未来都会是各个公司的核心资产,并且其商业价值会越来越高,甚至在很长一段时间内会供不应求。

3、数据分析师前景

越来越多的世界500强公司,在全球范围内招聘有数据建模、数据分析能力的工作人员,数据分析—不止是未来的趋势,更已成为你进入全球500强企业的捷径!全球最大的移动电话运营商在招的职位,需要的技能,我们都有培训。在发达国家,数据分析、架构、产品设计已经成为实习生的必备技能,是实习生哦!也就意味着,作为大学毕业生,不会这些,想找到好的工作都不太容易。在职场打拼多年的你,是时候需要提升自己的竞争力了!

数据分析人才热门抢手,即使你的学历文凭优势不及他人,有数据分析师证书、技能等的加持,你也能找到一份“高薪”工作,当下网络媒体的快速发展,正是大数据分析所带来的,数据分析师的“钱”途比你想象的更广,不需要从业多年,不需要有深厚的管理经验,就可以年薪百万,加油!


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零基础培训大数据分析如何分阶段进行?每个阶段需要学习什么?

【导读】随着互联网的发展,我们的生活已经越来越离不开大数据,因此,越来越多的人开始转行于大数据行业。对于零基础的朋友,想要进入大数据行业有一定难度,但并不是没有可能,这要看你选择怎样的学习方式,如果自学的话,几乎没有什么可能性成为大数据高手,自学会让你在很多地方一知半解甚至完全不懂。如果报班学习大数据的话,跟着老师从基础一步步认真学起,能够扎实的掌握大数据技术,那么零基础培训大数据分析如何分阶段进行?每个阶段需要学习什么?其实可以分四个阶段进行。

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第一阶段:了解大数据的基本概念

学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,比如说,要先学习这门课程的一些专业的术语,学习一些入门概念知道这么课程是做什么的,主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是那些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

第二阶段:学习计算机的编程语言

对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言,还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

第三阶段:大数据有关的学习课程

经过了前两阶段的基础学习后,我们对编程语言也基本掌握了,接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里要特别提醒大家:行业真正大数据,82%主讲都是Hadoop、spark生态体系、storm实时开发,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!

第四阶段:项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中,可以更快的上手,对于相关知识的使用方法也有了经验。

选择培训机构注意事项:

1、授课老师的专业度

选择一位好的老师会让你的学习过程轻松顺利许多。看师资的时候要看老师的经验是否丰富,经验丰富的老师会让你少走弯路。在遇到问题的时候和老师交流起来也会轻松不少。

2、上课的方式

大数据是一门非常需要操作练手的技术,选择线下授课的方式是最好的,特别是没有基础或者基础薄弱,又或者自学和自控力比较差的朋友。在选择大数据培训机构的时候一定要注意,线下培训可以缩短你的学习周期,保证你的学习效率。

3、是否有项目练手

因为大数据是一门非常需要多练习多操作的技术,所以选择培训机构的时候你要考察下是否有项目可以练手,最终你要面对的还是就业,想要找到好的工作,项目这一块是挺重要的。

4、学习环境和氛围

现在已经是大家都可以享受好的学习环境的年代了,如果有好的选择,为什么不选择一家环境舒服,学习氛围良好的培训公司呢?

5、授课的班级

在选择培训机构的时候,可以注意下班级的大小。相对来说,最好选择小班授课,方便解决问题。大班的话,人太多,老师照顾不到所有的学生。

以上就是大数据分析阶段学习的有关内容,世上无难事只怕有心人,无论你是有基础也好还是没基础也好,只要你认真学习大数据就一定会学好,如果你想要进行大数据学习,可以前来环球网校进行详细咨询了解。


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