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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析师干嘛的的问题,于是小编就整理了5个相关介绍数据分析师干嘛的的解答,让我们一起看看吧。
从市场上整个行业来看,数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,应用特别广泛,在人才培养上,国外已经将数据分析师人才作为国家战略,所以大量招聘优秀的人才,所以发展空间也是相当不错。
在美国,据BLS(美国劳工统计局)统计,目前数据分析师的平均工资每年约为111800美元。毫无疑问,这是一个快速增长且收入丰厚的职位,BLS预测这一领域的工作将在2024年前增长11%。在Glassdoor招聘网站上的“美国50大最佳工作”报告中,依据工作机会、工资和总体工作满意度评级,数据分析师职位在各个行业中排名最高。而在国内,我们通过查看拉勾网、智联等招聘网站发现,初级数据分析师的月薪大概在10K-15K左右,而相对资深一些的数据分析师可以达到20K-30K的水平,数据科学家普遍在35K-70K之间。业务数据可视化分析展示工具 DataHunter 为您提供解答!
注册数据分析师(CDA)是由 CDA 数据分析师协会推出的认证考试,其含金量主要取决于以下几个方面:
1. 行业认可度:CDA 数据分析师认证在数据分析领域具有一定的知名度和认可度,被许多企业和机构认可。
2. 课程内容:CDA 认证考试的课程内容涵盖了数据分析的基础知识、数据处理、数据可视化、数据挖掘等方面,对于提升数据分析能力有一定的帮助。
3. 考试难度:CDA 认证考试难度较高,需要考生具备一定的理论知识和实践经验,通过考试可以证明考生具备一定的数据分析能力。
总的来说,CDA 认证对于提升个人数据分析能力和职业竞争力有一定的帮助,但其含金量还需要根据个人的实际情况和职业发展需求来评估。
数据分析师的职位要求有,计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据***集、整理、分析和建模工作;对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求等。
作为一名大数据领域的从业者,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
首先,数据分析员的主要任务就是找出数据背后的规律,让数据呈现出价值,目前数据分析员是大数据落地应用的重要角色之一。
数据分析员(数据分析工程师)在不同行业所需要具备的知识结构是不同的,这主要是由于应用场景不同所导致的。比如互联网领域对于数据分析师的要求就要高一些,一方面原因是互联网行业对于数据比较敏感,另一方面互联网行业的数据量比较大,同时数据类型也比较复杂,这些因素导致了在互联网行业从事数据分析具有较大的难度。
通常互联网行业的数据分析师需要具备三方面知识结构,其一是具备扎实的数学和统计学基础;其二是掌握数据分析的常见算法;其三是熟练掌握编程语言和数据库知识。目前数据分析的基本方式有两种,一种是统计学方式,另一种是机器学习方式,机器学习的数据分析方式对于从业者的要求要高一些。
相对于互联网行业来说,传统行业对于数据分析岗位的要求往往更多集中在数据分析工具和行业知识上,对于大部分职场人来说,掌握一些常见的数据分析工具和数据库知识,基本上能够应对大部分数据分析场景,比如Excel和各种BI工具。但是传统行业的数据分析任务往往与行业知识有紧密的联系,所以从业者要对行业知识有较为全面的认知过程。
如果想走数据分析师的路线,可以分为三个步骤来学习数据分析技术,第一步是学习基本的数据分析工具,比如Excel;第二步是学习数据库和编程语言,比如Python、R都是不错的选择;第三步是学习数据分析算法,比如决策树、朴素贝叶斯等。
最后,数据分析师要想提升自身的数据分析能力,一定要注重实践经验的积累,尤其是行业经验的积累。
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!
到此,以上就是小编对于数据分析师干嘛的的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析师干嘛的的5点解答对大家有用。
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