未來極具發展潛力的職業,從成為數據分析師開始

職場 發佈 2019-12-21T07:16:11+00:00

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出品 | CDA數據分析師

何為職場硬實力,除了一定的學歷文憑,除了一本本的資格證書,更重要的是你所在行業的專業技能。不過專業技能不能成為你的優勢,面對如今人才濟濟的市場,僧多粥少的局面早日抹去了你臉上的最後一縷自信。優勝劣汰,你能力不如別人,你就得讓道。如今的職場,真正體現硬實力的應是順勢而為和發展極具潛力的專業技能,這才能成為你職場生涯的一閉屏障,帶你披荊斬棘,無往不勝。而說到職場硬實力,在大數據潮流下發展前景非常可觀的就數數據分析師了。說到當下大數據分析的發展情況,當屬美國發展得最好。近日,有美國方面的報導,宣稱數據分析師應該是未來最具發展潛力的職業,就是說數據分析師的未來就業形勢會更好,下面就跟隨小編一起看看美國方面都是怎麼說的吧!

數據分析師的職場發展:極具發展潛力的職業

數據分析師的職場發展,最近我有看到一篇報導,是講述數據分析師的職場發展,提到數據分析師可能是未來最具發展潛力的職業。到底依據何在,邏輯何在?我們來一探究竟。

在美國,數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元。數據分析師將成為今後5 年最熱門的職業。

儘管不少專家表示,美國的就業市場尚未完全恢復,但已出現一類行業,其在私營企業內所獲得的薪酬比其它行業高出近70%。這一類行業被稱為「數據分析」(Data Job)。

顧名思義,從事這一行業的人的共性是與數字打交道。因此,經濟學家、會計、市場研究分析員,甚至化學家等,均可算為「數據分析」行業的從業者。

數據分析師是做什麼的?

阿里巴巴集團研究員薛貴榮就曾表示,「數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。」而大數據和傳統數據的最大區別在於,它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整,無章法可循,因此「會玩」這些數據的人就很重要。

大數據是眼下非常時髦的熱詞,同時也催生出了一些與大數據處理相關的職業,通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。

數據分析師將成為今後5年最熱門的職業之一

美國國家勞工統計局的數據顯示,「數據分析師」是美國成長第二快的職業。勞工統計局的最新就業率報告預計該職業在2019年將有80萬從業人員(增長53.4%)。

根據美國商務部發布的一項調研顯示,在2013年,「數據分析」業在私營企業中所獲得的平均時薪為40.3美元,比其它行業的平均時薪23.96美元要高出許多。

簡單的來說,大數據時代的到來,標誌著人類進入商務智能化時代。

其特點是就業面廣,行行需要,薪金高,職業穩定,而且越老分析手段越多越有經驗而不會被淘汰,並且可以在家裡辦公。

隨著大數據在中國國內的發展,大數據相關人才卻出現了供不應求的狀況,數據分析師更是被媒體稱為「未來最具發展潛力的職業之一」。

有媒體報導,在美國,數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元,而中國國內頂尖網際網路公司,數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。

當然,目前大數據在大型商家的應用,挑戰依然很多。

雖然目前概念喊得很火,就目前階段不是所有的大型綜合體,大型商家具備數據意識和數據分析能力,以及目前數據量較少不具備太大的參考意義。

此外,僅僅是數據還解決不了問題,還需要懂運營、懂市場的企業參與,才能讓數據的價值得到發揮。

儘管如此,具備強大的數據分析能力的大數據公司將會越來越受到商家的追捧。

從整個行業來看,數據分析師幾乎覆蓋了所有的行業,從數據類公司、諮詢公司到物流、傳媒公司等,無一不滲透著數據分析的內容。我們在今天遇見了一個新時代,一個雖然還在發展但前景輝煌的時代,數據分析已經潛在的覆蓋了我們的生活,這其中離不開每位數據分析師的奮鬥和努力。

我們都知道,比選擇一份工作更重要的,是選對一個行業。有的行業正在萎縮、坍塌,有的行業卻正勢如破竹、快速興起。矽谷投資人整理的美國正在快速發展的8個行業,分別為:軟體行業私人理財顧問、生物醫療工程師、環境工程師、數據分析師、護士、理療師和藥劑師、健身教練。不管你是在找工作,抑或準備創業,相信都可以給你提供一個新的參考。

大數據時代已經到來,無論是即將畢業的學子,還是征戰職場多年的人士;無論你是迷途不知歸路的追夢人,還是事業遭遇瓶頸的彷徨者。如果你想進入數據分析行業,那麼你就得儘早做好自己的人生規劃。這一次,讓小編來為你好好做一下規劃——CDA數據分析就業班,讓你的未來不再迷茫機。謹記了!不可失,失不再來,我們沒有多少個十年可以荒廢,父母也沒有多少個十年可以等待。站在人生的十字路口,即將踏出全新一步的你,趕快行動起來吧!

CDA數據分析就業班課程是專門為想要從事數據分析類工作所研發的精品課程,該課程包含Excel、資料庫、Power BI 、Tableau等業務數據分析相關內容以及數據挖掘的數學基礎、SPSS軟體基礎、運用SPSS構建統計模型、Python基礎、數據清洗、網絡爬蟲、Python機器學習等數據挖掘和機器學習相關內容,並結合評分卡、電商、零售等實戰項目案例課程,幫助學員迅速掌握業務數據分析、數據挖掘、機器學習相關崗位技能,學員畢業後可推薦相關工作崗位。

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