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大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景（大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景本科專業(yè)）

發(fā)布時間：2023-05-28 10:44:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 100

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景
大數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)怎么樣_大數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)前景怎么樣
大數(shù)據(jù)技術(shù)的就業(yè)前景和就業(yè)方向
大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景
大數(shù)據(jù)分析師的前景怎么樣？

大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景（大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景本科專業(yè)）

大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景

大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向

1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，精簡到一個詞語就是：統(tǒng)計;精簡到兩類指標就是：PV和UV;精簡到一句話就是：統(tǒng)計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，并不是這么的簡單，還需要從業(yè)者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應(yīng)用。

2、Hadoop開發(fā)工程師

信息時代數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，使得數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大，傳統(tǒng)BI(即商務(wù)智能)的數(shù)據(jù)處理成本高漲，加劇了企業(yè)的負擔。而Hadoop廉價的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。

3、信息架構(gòu)工程師

信息架構(gòu)師需要懂得如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模等。當然，這也就是信息架構(gòu)工程師的工作。

4、大數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)分析師需要對海量的大數(shù)據(jù)做分析、挖掘和展現(xiàn)，并且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數(shù)據(jù)分析師實際上就是從事這類工作的從業(yè)人員。大數(shù)據(jù)分析師不僅要具備數(shù)據(jù)分析知識，作為高級大數(shù)據(jù)分析師，還要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數(shù)據(jù)知識體系。

大數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)怎么樣_大數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)前景怎么樣

近期成為月入兩萬的數(shù)據(jù)分析師的廣告遍地都是，可能會對一些未入行的同學造成錯覺。我個人感覺數(shù)據(jù)分析師這個崗位，可能近幾年會消亡。

這不意味著這份工作本身不重要，而是說這份工作本身可能會轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品運營的一些必備技能，而不再需要單獨特設(shè)人力去做這件事?；蛘哒f，不是再需要你學習SQL或者學習python，只是為了成為一名數(shù)據(jù)分析師。作為一名數(shù)據(jù)分析師，職業(yè)自身的壁壘正在不斷消減，更加主動的擁抱業(yè)務(wù)，解決真正的產(chǎn)品和用戶需求，或?qū)⒊蔀槲磥淼陌l(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)分析師的日常工作

我們來看下預(yù)設(shè)中的分析師的一些工作場景，看看數(shù)據(jù)分析師核心的工作價值。

取數(shù)

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)可視化

統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)方向建設(shè)和規(guī)劃

數(shù)據(jù)報告

取數(shù)—SQL

很多人對數(shù)據(jù)分析師的預(yù)設(shè)是SQL達人，包括現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)分析師的核心工作其實就是進行SQL取數(shù)。

這項工作的痛點和難點在于，我們?yōu)榱说玫揭粋€結(jié)果，通常需要join很多的數(shù)據(jù)集，然后整個SQL語句就會寫的特別長，而且可能會出現(xiàn)一些問題：比如join的表可能會出現(xiàn)key是重復(fù)的情況，造成最終的SQL結(jié)果因為重復(fù)而變得不可用。所以我們需要專人去專門維護各種各樣的數(shù)據(jù)集，他們知道每張表應(yīng)該怎么用。

但這個其實是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遺留下來的產(chǎn)物——我們完全可以不需要join那么多的表?，F(xiàn)在的分布式計算的框架，已經(jīng)完全可以支持我們只保留一張大寬表，有需要的所有字段，然后所有的操作都在這張大寬表上進行，而且可以保證查詢速度。這樣數(shù)據(jù)分析最大的痛點已經(jīng)沒有了。至于你說大寬表里面存了很多重復(fù)的數(shù)據(jù)，是不是很浪費資源(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之所以不用大寬表就是從存儲空間和性能的trade-off角度考慮的)：放心，分布式存儲本身是不貴的，而計算效率則是由分布式計算框架進行專門優(yōu)化的?，F(xiàn)在的計算框架計算的響應(yīng)速度，已經(jīng)可以在大寬表上可以很快的得到結(jié)果了。相比之下，多次join操作反而可能會更慢一些。

同時，現(xiàn)在很多公司的NB框架，其實都已經(jīng)支持拖拽取數(shù)了，也根本不需要寫SQL了。

此外，不得不說的一點是，SQL語句本身真的不難?？赡苋绻阕约红o下心來想學，一個周末的時間肯定能搞定。而資歷老的數(shù)據(jù)分析師，并不會比資歷輕的數(shù)據(jù)分析師，在SQL語句的寫作上有什么本質(zhì)的區(qū)別。以前可能還有一些小表join大表的trick，但現(xiàn)在計算框架大多都已經(jīng)優(yōu)化過這些了。所以即使是需要寫SQL的場景，本身也是沒有什么難度的。

所以，通過大寬表來解放數(shù)據(jù)分析工作的生產(chǎn)力。即使在一定要寫SQL做join操作的時候，本身也不是一件壁壘特別高的事情。取數(shù)這件事兒，對于其他崗位的同學，就已經(jīng)沒那么復(fù)雜了。

數(shù)據(jù)清洗—Python

數(shù)據(jù)清洗其實是很多強調(diào)python進行數(shù)據(jù)分析課程中，python部分的主要賣點。包括但不限于，怎么處理異常值，怎么從一些原始的數(shù)據(jù)中，得到我們想要的數(shù)據(jù)。

在日常產(chǎn)品需求過程中，這種需求的場景其實很小。因為數(shù)據(jù)大部分都是自己產(chǎn)生的，很少會出現(xiàn)沒有預(yù)設(shè)到的極端值或者異常情況。如果有的話，一般就是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的同學代碼寫的有bug，這種發(fā)現(xiàn)了之后修復(fù)代碼bug就行。

數(shù)據(jù)清洗在工作場景的應(yīng)用在于落表——就是把原始數(shù)據(jù)變成上面提到的，可以通過SQL提取的hive表。這個工作是需要懂代碼的同學去支持的，他們負責數(shù)據(jù)的產(chǎn)出，包括數(shù)據(jù)的準確性，數(shù)據(jù)的延時性(不能太晚產(chǎn)出)等等。前文提到的生成大寬表，其實也可以是他們的工作。這其中就涉及到一些代碼的效率優(yōu)化問題，這個就不是簡單懂一點python可以搞定的了，可能涉及到一些數(shù)據(jù)壓縮格式的轉(zhuǎn)化，比如Json/Protobuffer到hive表的轉(zhuǎn)化，還有一些計算框架層面的調(diào)優(yōu)，比如spark設(shè)置什么樣的參數(shù)，以及怎么樣存儲可以更好的提升查詢速度。

所以這部分工作一般是由懂代碼的同學完成的。可能數(shù)據(jù)團隊會有比較少數(shù)的同學，管理支持全公司的基礎(chǔ)表的生成。

數(shù)據(jù)可視化—Tableau

很多之前在數(shù)據(jù)分析做實習的同學，主要的工作內(nèi)容就是在一個商業(yè)化的軟件(比如Tableau)上，做一些統(tǒng)計報表。這樣可以通過這些數(shù)據(jù)報表，可以很方便的查看到所屬業(yè)務(wù)的一些關(guān)鍵指標。這些商業(yè)軟件通常都比較難用，比如可能需要先預(yù)計算一下才能輸出結(jié)果；而且不太好做自定義功能的開發(fā)。稍微復(fù)雜一點的需求場景，可能就需要一個專門的同學搗鼓一陣，才能輸出最終的統(tǒng)計報表。

現(xiàn)在有更先進的套路了。

首先可視化。很多公司打通了前端和后端的數(shù)據(jù)，這樣就可以通過網(wǎng)頁查詢原始的數(shù)據(jù)庫得到數(shù)據(jù)結(jié)果。而現(xiàn)在很多優(yōu)秀的前端可視化插件，已經(jīng)可以提供非常豐富的統(tǒng)計圖形的支持。而且因為代碼是開源的，可以根據(jù)公司的需求場景進行針對性的開發(fā)，公司可以再輔以配置一些更加用戶友好的操作界面，這樣一些復(fù)雜需求也有了簡單拖拽實現(xiàn)的可能。而且這些前端js代碼都是免費的！對于公司來說也能省去一筆商業(yè)公司的采買成本。

其次很多商業(yè)軟件，都是針對小數(shù)據(jù)集場景設(shè)計的。在一些大數(shù)據(jù)集的場景，一般需要先預(yù)計算一些中間表。而如果自己公司定制化開發(fā)的前端展示結(jié)果，就可以根據(jù)需要自主設(shè)置計算邏輯和配置計算資源，先在后端進行預(yù)計算，前端最終只是作為一個結(jié)果展示模塊，把結(jié)果展示和需要的預(yù)計算進行解耦。這樣就省去了很多中間表的產(chǎn)出，也會更加快速的得到想要的業(yè)務(wù)指標，快速迭代。

所以可視化數(shù)據(jù)的工作量也會大大減少。而且會變成一個人人都可以操作，快速得到結(jié)果的場景。

統(tǒng)計分析

對于一名數(shù)據(jù)分析師而言，統(tǒng)計學分析可能是一塊知識性的壁壘。尤其是在現(xiàn)在ab實驗成為互聯(lián)網(wǎng)公司迭代標配的今天。需要把實驗設(shè)計的那套理論應(yīng)用起來：比如ab實驗進行后的顯著性檢驗，多少樣本量的數(shù)據(jù)才能讓這個結(jié)論有效可信呢。

但是，你我都知道，經(jīng)典的統(tǒng)計分析其實是一個非常套路性的工作。其實就是套公式，對應(yīng)到代碼層面，可能也就一兩行就搞定了。這個代碼的統(tǒng)計分析結(jié)果可以作為ab平臺的指標展示在最終的ab結(jié)果上，大家看一眼就能明白。即使是對那些可能不知道顯著性是什么意思的人，你可以跟他簡單說，顯著了才有效，不顯著就別管。

這么一想是不是其實不怎么需要投入額外的人力進行分析？

其他數(shù)據(jù)相關(guān)的工作

數(shù)據(jù)層面的規(guī)劃和設(shè)計。移動互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的時候，可能那時候數(shù)據(jù)分析師需要對每一個數(shù)據(jù)怎么來設(shè)計一套方案，包括原始的埋點怎么樣，又要怎么統(tǒng)計出想要的結(jié)果。但現(xiàn)在大部分已經(jīng)過了快速迭代的時代了，新產(chǎn)品的埋點添加可以參考老產(chǎn)品，這就意味著形成套路了。而一旦形成套路，其實就意味著可以通過程序直接完成或者輔助完成。

數(shù)據(jù)報告。那就真的是一件人人都能做的事情了，試想誰沒在大學期間做過數(shù)據(jù)報告呢？以前只是因為數(shù)據(jù)都是從分析師產(chǎn)出的，而如果人人都能取到數(shù)據(jù)的話，數(shù)據(jù)報告是不是也不是一個真需求呢？

在我看來，數(shù)據(jù)分析師這個崗位的天花板和其他崗位相比起來是比較低的?？赡芄ぷ饕粌赡曛?，從崗位本身就已經(jīng)學不到什么額外的工作知識了。主要的工作內(nèi)容技術(shù)含量不是特別高，技能性的更多的是一些可以簡單上手的東西，而且做的時間長了，在這些技能性的事情上得到的積累并不是很多。

數(shù)據(jù)分析師更像是一個在時代變遷過程中的一個中間崗位：我們從一個基本沒有數(shù)據(jù)的時代，突然進入了一個數(shù)據(jù)極大豐富的時代，在這個過程中，我們都知道重視數(shù)據(jù)。那怎么能夠利用這個數(shù)據(jù)呢？可能之前的那一幫人并沒有太多的經(jīng)驗，于是老板就招一些人專門來研究一下它，同時做一些底層數(shù)據(jù)的優(yōu)化。

經(jīng)過多年的迭代，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的每個人都知道數(shù)據(jù)的價值，也大概知道了什么樣的數(shù)據(jù)是重要的，怎樣可以更好的挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。同時底層的基礎(chǔ)設(shè)施也已經(jīng)支持可以讓一個之前沒有經(jīng)驗的同學可以快速的上手得到自己想要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這時候?qū)τ谝粋€職業(yè)數(shù)據(jù)分析師來說，他的任務(wù)就已經(jīng)完成了。就如同當人人都會講英語的時候，翻譯其實也就沒有存在的價值了。

此后的數(shù)據(jù)分析工作，可能不再是一些單獨的人做的工作。它會變成一個產(chǎn)品和運營的基礎(chǔ)工具，而且足夠簡單，沒有取數(shù)的門檻。只是產(chǎn)品運營怎么樣可以更好的認識數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)本身更好的配合產(chǎn)品運營的工作，這已經(jīng)超脫我們一般理解的數(shù)據(jù)分析師的工作了，而是一個產(chǎn)品運營分內(nèi)的工作。

對于那些已經(jīng)在從事數(shù)據(jù)分析師崗位的同學來說，建議不要把心思全部投入到數(shù)據(jù)分析的本職工作上，以完成任務(wù)為核心KPI。而是不要給自己設(shè)置邊界，多從用戶的角度思考問題，不要因為是產(chǎn)品運營的工作就不去做了。數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)發(fā)展到這個階段，要么做更加底層的數(shù)據(jù)建設(shè)，要么擁抱業(yè)務(wù)，最大化的發(fā)掘數(shù)據(jù)背后背后的價值。不要再死守著數(shù)據(jù)分析的“固有技能”沾沾自喜了。

數(shù)據(jù)本身的價值是無窮的，作為數(shù)據(jù)分析師，你們已經(jīng)先人一步的掌握它了，要有先發(fā)優(yōu)勢。你們最接近數(shù)據(jù)的人，是最可能發(fā)現(xiàn)用戶的寶藏的人。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的就業(yè)前景和就業(yè)方向

大數(shù)據(jù)技術(shù)是當前非常熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一，其就業(yè)前景非常廣闊。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于眾多行業(yè)和領(lǐng)域，例如金融、醫(yī)療、電子商務(wù)、物流、教育等。以下是大數(shù)據(jù)技術(shù)的就業(yè)方向：

1、數(shù)據(jù)分析師：負責通過數(shù)據(jù)分析提供業(yè)務(wù)洞察和建議，幫助企業(yè)做出決策。

2、數(shù)據(jù)工程師：負責搭建數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、展示等環(huán)節(jié)。

3、數(shù)據(jù)科學家：負責通過機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等算法技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。

4、大數(shù)據(jù)工程師：大數(shù)據(jù)工程師負責設(shè)計、構(gòu)建和維護大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)倉庫、ETL（抽取、轉(zhuǎn)換和加載）過程以及數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)處理管道。大數(shù)據(jù)工程師需要精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具。

5、數(shù)據(jù)科學家：數(shù)據(jù)科學家通過分析大數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題和趨勢。他們需要深入了解統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，并使用工具如Python、R、SAS和MATLAB等來處理和分析數(shù)據(jù)。

6、數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)分析師負責收集、處理和分析數(shù)據(jù)，并將結(jié)果用于業(yè)務(wù)決策。他們需要了解SQL、Excel、Tableau和Power BI等工具。

就業(yè)前景：

1、數(shù)據(jù)科學家：負責利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析和解釋數(shù)據(jù)，以幫助企業(yè)做出更明智的決策。數(shù)據(jù)科學家的工作通常需要掌握統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫管理等技能。

2、數(shù)據(jù)工程師：負責設(shè)計、構(gòu)建和維護大數(shù)據(jù)架構(gòu)。數(shù)據(jù)工程師需要具備編程技能，熟悉各種大數(shù)據(jù)工具和技術(shù)。

3、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師：負責規(guī)劃和設(shè)計大數(shù)據(jù)架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)可以被高效地存儲、管理和分析。大數(shù)據(jù)架構(gòu)師需要深入了解大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時也需要具備領(lǐng)導(dǎo)和管理技能。

4、大數(shù)據(jù)分析師：負責利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析和解釋數(shù)據(jù)，以幫助企業(yè)做出更明智的決策。大數(shù)據(jù)分析師需要具備統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等技能。

總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)的就業(yè)前景非常廣闊，未來還有很多機會。對于那些掌握相關(guān)技能的人來說，將來可以期望找到高薪的工作，并且可以在各個行業(yè)中發(fā)揮作用。

大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景（大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景本科專業(yè)）

大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)和發(fā)展前景

發(fā)展前景還是相當?shù)牟诲e的。

大數(shù)據(jù)還是處于剛剛發(fā)展的階段，但是其發(fā)展勢頭是比較猛烈的，各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也變得很廣泛，能夠發(fā)現(xiàn)，即使不是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其他傳統(tǒng)的行業(yè)也少不了大數(shù)據(jù)的幫忙，如果大家想要學習大數(shù)據(jù)的話，可以正好借著這個勢頭，找一家市面上靠譜的大數(shù)據(jù)機構(gòu)進行技術(shù)的學習，早日掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)，步入大數(shù)據(jù)行業(yè)。

大數(shù)據(jù)簡介

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)分析師的前景怎么樣？

現(xiàn)在的生活離不開大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展前景一片光明。
現(xiàn)在的時代就是大數(shù)據(jù)時代，需要大數(shù)據(jù)來發(fā)揮作用，大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，可以為一個公司、一個企業(yè)、一個地區(qū)的未來發(fā)展規(guī)劃起到一針見血的作用。隨著大數(shù)據(jù)的火熱，關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)領(lǐng)域也越來越多，在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占得一席之地也不難，數(shù)據(jù)分析師前景是非常樂觀。對大數(shù)據(jù)分析的前景大可不必擔心。大數(shù)據(jù)分析的薪資也是有很多差異的，這是因為大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的差異有很多，決定自己在數(shù)據(jù)分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，對公司越重要、越有貢獻，在公司的地位和待遇就會越優(yōu)異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限于眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。一般來說，美國的大數(shù)據(jù)分析師的薪資一般都是18萬美金每一年。而國內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司，大數(shù)據(jù)分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，數(shù)據(jù)分析師且頗受企業(yè)重視。
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