大数据分析师

kuaidi.ping-jia.net  作者:佚名   更新日期:2024-07-15

大数据分析师

岗位职责

大数据分析师是互联网行业常见招聘岗位,从业者需要具备相关专业学习经验,精通Pvthon、R等常用编程语言熟悉MySal、SQL server、Oracle等一种或多种常用数据库,具备数据挖掘和分析能力。其工作内容包括:

1、根据数据分析需求和数据集现状,设计数据平台架构和数据产品。

2、按照开发需求建立数据分析方法及标准,建立完整的指标体。

3、负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。

4、负责数据报表的建立,根据用户反馈不断优化产品功能。

5、负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存,撰写产品功能清单及使用手册。

6、完成公司交办的其他相关工作。

能力要求

1.专业技能

大数据分析师在数据分析方面必须具备扎实的专业技能,这是很直观的。

(1)熟练使用分析工具。熟练使用常见的数据分析工具,而且至少精通一种数据分析软件,这是对大数据分析师最基本的要求。

(2)自如运用分析方法。大数据分析师还要能够自如运用数据分析的方法,才能完成相应的数据分析任务,这同样是其最基本的能力。

(3) 了解前沿分析理论。多家企业对大数据分析师的理论水平提出了要求,既要求系统分析和建模方面的理论应用能力,也要求数据分析方面的理论探索能力。

2.管理技能

技术型人才掌握相应的管理技能并不是新鲜事物,管理技能成为技术技能的有益补充。

(1)战略管理。大数据分析师需要利用数据分析的结果,挖掘经营中的潜在问题和机会,提出明确的分析结论和对策建议,为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力,数据分析结果也仅是僵化的信息,无法实现其价值。

(2)团队管理。大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成,团队管理成为大数据分析师必备的技能,其中,沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。

(3)项目管理。大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用于企业战略决策,还要具备相应的项国管理能力,持续推进所承担的项目,不过不同企业在这方面的要求存在差异。

3.实践经验。实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一,大多数企业要求应聘者有3年以上实践经验或工作经历,:并且主要是与应聘企业的业务有直接关系的实践经验。

4.基本素质。企业对于大数据分析师的基本素质也有相应的要求,主要表现为学历高、专业明确。在学历方面要求应聘者具备大专或以上学历。

5.研究能力。

(1)抽象归纳。大数据分析师要善于从数据和数据分析结果中抽象归纳事物发展变化的规律和趋势,从而预测潜在的机会和威胁,为企业战略决策提供支持。

(2)分析判断。大数据分析师还应该善于通过对数据的分析和挖掘,借助一定的模型工具对企业经营中的问题进行分析研判,并提出解决方案。

(3)文字表述。研究活动离不开文字表达,具备优秀的文字表述能力,能够撰写严谨深刻的研究报告同样成为大数据分析师的必备能力。

薪资待遇

1、平均年薪:全国大数据分析师岗位的薪资,平均每年大约在234,060。

2、年收入区间分布: 10万以下占比17%:10一20万占比36%;20万以上占比47%。

3、不同工龄的年薪分布:1年以内¥118,059;1-3年¥164,324;3-5年¥234,676; 5-10年¥277,486;10年以上¥298.569。

4、对大数据分析师需求最多的地区为深圳、北京、上海。

5、薪资最高的大数据分析师,最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。

6、对大数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。

就业前景

数据分析师前景是非常乐观的,也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。数据分析师如果是往业务端发展,最终可以成为业务资深专家,总经理,或者CEO。

如果是往技术端发展,你如果工程技术能力突出,那么可以担任公司数据科学部门的老大,常见的职位名称是数据科学家。

你如果理论能力非常强,可以写paper,那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强,现在是一个科研单位数据部门的负责人。



💥互联网时代大数据分析师报名含金量👍

👏👏👏什么是大数据分析师?

大数据分析师是指能根据市场现状与竞争环境,基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、风险评判、展现并用于决策支持的专业人员。

👊👊👊数据分析师重要的是数据分析能力,很多公司对数据分析师的岗位越来越重视,上市企业对于拥有数据分析师证书的员工会给予升职加薪等福利,另一方面是为了增加自己在企业竞争力。

👍👍👍据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里,80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业,也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

了解一下大数据工程师就业方向:互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

、Hadoop,传统的大数据岗位

、数据挖掘、数据分析&机器学习方向,对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

、大数据运维&云计算方向,对应岗位:大数据运维工程师

数据分析师证书是为了适应大数据时代要求,加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设,进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。



  • 大数据数据分析师和数据分析师有哪些区别?
    答:大数据工程师:大数据工程师是利用大户数技术处理大量数据的专业技术人员。其工作重点在于通过开发技术实现数据仓库管理、数据的实时计算等,可以定位为数据仓库的管理员。数据分析师: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。数据分析师更注重业务层的分析能力,而不...
  • 做一名大数据分析师需要掌握哪些技能?
    答:2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式类型,科学地呈现出数据本身的特征。只有全世界统计学家认可的统计方法才能渗透到数据中。在里面,发掘公认的价值。另一方面,也正是因为有了这些数据挖掘算法,才能更快地处理大数据。3、预测分析能力 大数据...
  • 成为大数据分析师需要具备什么?
    答:我们在前面的文章中给大家讲述了很多关于大数据思维的内容,由此可见,大数据思维是客观存在,我们用大数据思维方式思考问题、解决问题是每个大数据工程师的做法,但是成为大数据分析师需要具备什么呢?下面就由我们为大家介绍一下这些内容。就目前而言,国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段,因此能从其中...
  • 大数据分析师工资多少?
    答:大数据分析师平均月薪从几千到上万按照地区不同而工资不相同,例如广东约为15000元左右。 由中华人力资本研究院和西南大数据产业联盟共同发布《全国大数据人才需求指数报告》。中国内地各地区招聘平均月工资广东最高,约15000元,其次是北上广;浙江平均工资也比较高,月均11565元,重庆月平均工资8525元。贵阳2016年2月平均...
  • 大数据分析师是什么?
    答:那么数据分析师主要做以上三点的工作吗?并不全是,这个在不同企业,情况不一样。如果公司规模大的话,获取数据经常是数据开发组完成的,他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读,留给“数据分析师”的,其实就是中间的计算数据的一步。有些公司(...
  • 大数据分析师是如何炼成的?
    答:大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤,具体如下:1.数据获取:需要把握对问题的商业理解,转化成数据问题来解决,直白点讲就是需要哪些数据,从哪些角度来分析,界定问题后,再进行数据采集。这样,就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。2.数据处理:数据的处理需要掌握有效率的工具,例如:Excel基础...
  • 大数据分析师要学什么
    答:作为一名大数据分析师,需要掌握以下技能:1.数据库知识:理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统(如MySQL、Oracle等)。2.编程语言:熟练掌握一种或多种编程语言,例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。3.统计学与数学基础:要能够理解并应用统计学和数学原理,包括...
  • 怎样成为一名大数据分析师?
    答:目前大数据技术,被大家越发的认可了,大数据技术的运用让我们的生活更加便捷,比如在选择心仪商品的时候,能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师,很多朋友想更进一步了解大数据分析师,那么就跟IT培训http://www.kmbdqn.cn/一起来看看,大数据分析师是做什么的?大数据分析...
  • 工信部大数据分析师证书含金量
    答:大数据分析师证书有含金量吗?大数据分析师证书当然是有含金量的,大数据分析师证书是由我国的事业单位-工信部教育与考试中心颁发的,并且是需要通过正规的线上考试获得的,现在属于网络数据时代,拥有优秀的数据分析是能力能够获取更多的就业机会的,获取大数据分析师证书对该人员的数据分析能力也是一种证明,...
  • 大数据分析师主要工作做什么?
    答:数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌,包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;一起,对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度,尤其是数据中的反常变化。数...