数据分析师就业前景（大数据分析师职业前景大数据分析师工作中最重要的素质是如何从零基础胜任该职位）

本文目录

• 大数据分析师职业前景大数据分析师工作中最重要的素质是如何从零基础胜任该职位
• 程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好
• 商务数据分析与应用专业怎么样好就业吗
• 本科大数据专业，2021年毕业的就业前景如何
• IT行业里的数据分析师就业前景怎么样
• 数据分析师就业前景怎么样

大数据分析师职业前景大数据分析师工作中最重要的素质是如何从零基础胜任该职位

“职入龙门”观点：之所以把大数据作为国家战略是因为科技水平和互联网的迅猛发展让社会进程必须拥抱海量数据作为未来“新型战略资源”。但题主想从原来的统计工作转行到大数据分析工作，需要面对的是除了高薪待遇外可能一样枯燥的工作环境和工作内容！对于喜欢创新和设计感的题主来说真的是你发展内心的选择吗？

1 职业规划本身解决的就是自己的真实实力（学历背景、喜好社交情商、对行业发展预判等能力等）与所选职业的最高匹配度。我们选择的就业方向一种是将技艺精益求精到绝对权威或者在本行业相对稀缺；转行可以保持至少30年职场旺盛生命力的职业，值得我们为其规划30~40年职场生涯晋升路线。

转行的目的是让自己职业生涯换发出新的生机，我们的工作时间可不是只有黄金10年。我们至少要工作40年才能退休，光靠10年（从毕业到35岁左右）的职业规划怎么够支撑这么长的职场跨度时间呢？

规划就是要通过职业技能的延展和精进，再随着年龄和阅历的提升中不断在职场找到自己独特岗位价值，让自己的职业价值换发出新的生机。

2 转行做职业规划之前，我们应对大数据领域的职业划分有一个基本了解。重要的是知道自己应该向哪个职业转型做准备。

大数据人才分为：

A 大数据分析师：主要负责海量数据清洗、采集、修复、分析的基层大数据分析工作。

B 大数据应用开发类师：大数据垂直到任何领域的应用技术开发人才。这类人才不仅需要对大数据知识了解，同时要对各个垂直领域的产品研发能力也要比较精通。属于大数据高阶人才。

C 大数据系统研发类人才：这类人才就属于大数据领域的大神级存在了。他们是研发和完善整个大数据构架系统，相当于这个新兴产业技术的灵魂存在。一般职位都叫大数据科学家，可想而知他们的科技文明程度，在国内都是凤毛麟角。

【职业规划划重点】

这三类大数据人才当中，比较适合短期速成且能够基本达到实用技术门槛的当属---大数据分析师这个职位。大数据分析师也有初级和高级之分，负责的工作价值也各有不同。

很多现在国内速成的短期培训班（包括拿各种认证，高级认证除外）也只能培养初级大数据分析师，确切的说只能算是数据分析师。

大家从业基本都是用Excel和统计学软件SPSS这两种软件进行少量级别样本的分析工作。由于接触样本数量的局限性，想要在短期速成的培训中熟练掌握SAS、R、Python、熟练使用SQL读取数据等，则需要接触到有海量数据样本的公司项目。所以速成培训也只是帮助想转行和刚毕业学生对大数据的基础工作--大数据分析师有一个基本掌握和了解，重要的就是能够接触到更多海量处理数据和分析数据的实战经验。

等到有对一些热门行业（金融、游戏、医学等）海量分析经验后，就可以晋级成为真正的大数据分析师甚至是高级大数据分析师！虽然大数据分析师是大数据构架领域的基础岗位，但是对于垂直领域的企业重大决策和战略发展来说却是核心重要的“科技之眼”这就足够一个大数据从业人才不断精进技艺，至少可以走30年的职场之路了。

所以，单就对SAS、R、Python和SQL等大数据分析师基本软件的短期培训和掌握能力来看，题主是完全可以胜任和速成的。题主毕业于985理科专业逻辑思维和英语（即使一般也够用了）学习这些还是有一定基础的！速成不是问题。

3 大数据领域作为未来社会基础建设的刚需应用技术，虽然人才缺口巨大，但是大数据分析师工作讲究的核心素质就是严谨、客观、真实、精益求精。对于喜欢创新和讨厌枯燥工作的题主来说真的是你想要的职场生活吗？

从题主对于自己问题的延展描述来看，题主转行的核心问题是：现有工作无法解决个人职业幸福度的问题。说白了就是重复、机械化的工作缺乏乐趣和个人价值体现。

分析类工作脱胎于统计学，是理性数据堆砌的客观事实概率。它必须是重复、严谨又单一、枯燥的。无论你是在传统行业还是新兴大数据领域，工作的内核运作原理其实都是一样的。

所以，题主在转行前应该冷静想好转行你想获得的最大企图心到底是什么？如果你本人讨厌单一、枯燥的工作环境，那么我要告诉你大数据分析师工作会比你现在的分析工作更加枯燥、单一。

刚入行都要从海量数据的采集、清洗、处理开始。想要分析？对不起你还没有这个资历（都是交给有经验的大数据分析师来分析）。你只能先从摘菜和洗菜做起，做菜是人家大厨的事！这种基础工作要认真、敬业、重复的做至少1~2年才有可能接触到真正分析类工作。每天面对枯燥的电脑屏幕（屏幕颜色也单一）看着密密麻麻的数据，你确定你能够坚持下来？再加上还要学习一定的写代码能力（没有大数据工程师编写代码复杂），才能使用R和Python和SQL对海量数据进行处理和分析工作。你确定自己可以坚持下来了吗？

另外，题主说不想写代码、不想做码农的工作。还想要了解大数据工程师的工作内容，那么工程师的工作会更加单一、枯燥。其实可以理解为新兴产业的特高级码农。他们的世界只有征服和完善一条又一条代码！

说白了，大数据领域之所以高薪是靠每一位从事大数据职业的朋友用高强度加班和枯燥、单一的工作内容来突破一个又一个技术难点，为各家公司和国家建立起强大的科技力量的。

只要是工作就没有轻松和有趣之说，即便是创意产业，面对系统化和流程化的工作内容，根本没有我们想象的那么轻松、有趣！我们只是看到BAT公司的“游乐场”氛围，却没看到BAT每位大数据人才背后高强度、恨不得通宵达旦的加班才换来不断赶超别人的顶尖优越价值。

当题主面对大数据掌声和光环背后的艰辛代价时，依然决定要向这个领域转行时，那么恭喜你，你此时就具备了强烈的“企图心”。这种力量会支撑你可以和众多优秀对手一起竞争每个人梦寐以求的含金量极高的职业价值。

大家对于转行大数据领域有什么好的建议和想法，欢迎在评论区留言分享！

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程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好

谢邀

程序员，这个行业靠的的不是年纪和阅历，主要还是靠技术，如果你要说前景当然是数据分析师的前景更好了，因为现在已经进入大数据时代了，很多企业都在做大数据人工智能，即使他们公司没有大数据，也会成立这样的部门。

其实无论是大数据分析还是其他岗位，主要还是取决于你学的怎么样，即使你学的是最热门的东西，但是你的技术一般般，也不会比其他岗位好。要想高薪资，就意味着更多的付出，需要更高的技术，你的薪资与你的付出是成正比的。

作为一名程序员，要想不吃青春饭，要么扎扎实实搞技术，要么以后往管理发展，只有当你能成为不可被替代时，那时候你就会吃得香了。

商务数据分析与应用专业怎么样好就业吗

商务数据分析与应用专业主要以培养面向电子商务类岗位的技能型人才为主，总体的就业前景还是比较广阔的，而且随着大数据等技术逐渐在电子商务领域落地应用，数据分析类岗位的重要性将不断得到加强。

商务数据分析与应用专业的知识结构分为三大部分，分别是统计学、电子商务和计算机，相对于传统的电子商务专业来说，明显加强了数据分析相关的技能培养，涉及到数据库知识以及各种数据分析工具，一部分学校会根据自身的教育资源情况来调整具体的授课内容，比如有的高校还会开设Python数据分析课程等等。

如果想提升自身的就业能力，需要做好三件事，其一是加强数据分析能力的锻炼，尤其是动手实践能力；其二是掌握一定的程序设计知识；其三是重视实习过程。虽然目前数据分析岗位的人才缺口比较大，但是电子商务领域对于从业者的实践经验有比较多的要求（技能型岗位对于学历的敏感度并不高），因此一定要注重自身动手实践能力的培养。

数据分析有两种常见的方式，一种是采用统计学方式，另一种是采用机器学习的方式，如果两种方式都能够掌握，那么在就业的时候会有更强的岗位竞争力。另外，在学习机器学习的过程中，也会锻炼自身的编程能力，而编程能力也会对未来的就业起到比较大的影响。

最后，如果自身条件允许的情况下，可以继续提升一下学历，本科期间可以选择大数据相关方向，这样会打开更多的就业渠道。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

本科大数据专业，2021年毕业的就业前景如何

本科大数据专业，2021年毕业的就业前景如何？应该说前景非常好。大数据产业中除了核心产业，如大数据软件、大数据服务及行业大数据外，还会与各行各业结合形成大数据融合产业，如智慧医疗、智慧交通、智慧农业等等。我们目前所熟知的人脸识别、语音控制、指纹识别、手写识别等都是在大数据的基础上通过机器学习发展形成的实用化应用，这些虽然还只是一些点的突破，但已经深刻地改变了我们的生活方式。

从行业角度来看，虽然金融、通信、商贸、政务等信息化水平较高，数据汇集能力强，大数据应用发展较快，但总体上各行业还都处于大数据的汇集、存储等基础性的建设阶段，大数据的应用潜力还远未激活。

同时也要看到，因为国家在数据产权、隐私权、数据安全、数据交易规范等方面的法律、法规、标准还不完善，数据还集中在少数的部门、企业手上，不能合法地拿出来与更多地企业一起开发大数据的价值，致使很多有志于投入到大数据价值开发的创业者面临着没有数据可用的尴尬境地。但是这些抑制性因素都是暂时的，最终一定会解决，大数据产业的未来肯定是一片光明。

好的消息是国家的相关部门正在积极地推动与大数据相关的法律、法规、标准等制度性建设，同时也在积极推动政务数据向社会开放及行业数据的融合。未来缺的不是数据而是发掘数据价值的人才。

最后也给大数据相关专业在学的同学一些建议，作为朝阳产业，大数据相关技术发展非常快，大学的制式教育会有一定的滞后性，为了增强自身的竞争力，要争取多到企业中去实习、锻炼。

IT行业里的数据分析师就业前景怎么样

不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

这里给大家举几个例子：

现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。

再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

数据分析师就业前景怎么样

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。