大數據分析師是指在不同行業中,專門從事相關數據的收集、整理、分析,并依據數據通過科學算法模型進行行業研究、評估和預測等工作的專項人才。應用行業涉及互聯網信息技術企業、科研院校、金融行業、制造業、物流、生物醫療、農業等大數據相關行業。
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常見工作內容為:1、通過搭建數據指標體系分析企業現狀。2、通過檢測數據波動變化等隨機變量,得到臨時性分析指標變化內原的原因。3、通過產生專項事件或周期行的進行專題分析。4、通過符合模型關系和行業屬性的大數據參數進行預測及分析。 工信部大數據分析師等級認證考試項目,適用于大數據產業從業人員和預就業人員,在大數據采集、大數據技術、大數據安全、大數據應用等領域。
據不完全統計,目前我國大數據在崗從業人才僅90萬人,大數據行業人才需求旺盛,缺口巨大!比如:大數據產業蓬勃發展細分市場規模進一步增大;大數據應用場景不斷深化發展;大數據思維正在為企業管理、商業經濟、社會治理、政府服務等各個方面提供決策;大數據產業鏈生態正在形成;普通教育、職業教育院校井噴式申請開設大數據相關專業,吸引專業領域企業和專家共同完善專業建設的需求更加迫切;大數據人才缺口巨大,企業急需具備大數據相應能力的專業人才,增強企業競爭力。
一、政策層面:落實國家政策在人才培養方面的要求;體現教育行政主管部門對大數據相關專業建設的要求。 “十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出“加快數字化發展,建設數字中國”,要求“充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢,促進數字技術與實體經濟深度融合,賦能傳統產業轉型升級,催生新產業新業態新模式,壯大經濟發展新引擎”。
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二、行業層面:面對院校教育人才培養周期長的問題,加快社會人才短期培訓,解決行業人才緊缺的局面,加速行業人才儲備;利于規范行業人才培養體系建設工作。
三、企業局面(中高管):解決企業選人用人中存在的“表里不一、高分低能”的問題;降低企業自培訓成本和風險。
四、院校層面: 符合教育主管部門規定; 獲得專業建設有效資源; 有效開展校企合作協同育人; 賦能教師在大數據相關專業教學能力; 開展社會培訓,提升院校綜合服務能力。
五、學生層面:夯實學生該領域內可持續發展基礎,更好的規劃職業生涯; 拓寬就業領域,提升就業創業競爭力。
大數據分析師,具體包括以下4種能力
1.業務能力:數據分析師只有解決業務問題才能真正創造價值,所以數據分析師一定要具備業務能力。企業的每一個業務,都與公司整體戰略分不開,立足與公司戰略,數據分析的方向才會正確。再就是洞悉行業,多與業務部門核心人員溝通,關注行業整體發展,當前業務重點是什么,挑戰是怎樣的,進而延伸出總體解決思路。
2.數據能力:作為數據分析師,一定要有一些數據敏感度。因為數據是龐雜交錯的,大多數人只能根據固定范圍的規范數據分析,而數據分析師可以從各種來源的數據中總結規律,更好的進行分析。而且數據分析師本身也擁有專業的數據統計和分析能力,這些加上對數據敏感的能力,就能保證數據分析師能用更全面、更開放的視角來判斷企業的狀況,得出對企業發展有利的信息。
3.技術能力:作為數據分析師,當然還是需要有必要的技能傍身,比如精通Excel、SQL、數據庫原理、報表、腳本語言Python/R。BI工具等。技術就是趁手的工具,能夠讓數據分析的過程高效,讓數據分析的結果明了。
4.溝通能力:對于數據分析師來說,了解需求,數據分析報告怎么解釋,怎樣去促進業務,都需要進行有效的溝通,溝通的本質就是為了解決問題。 大數據應用領域有哪些? 金融:高頻交易,市場輿情分析,信貸風險分析等。 物流:智慧物流,包括成本控制、風險管理等。 醫療:流行病預測,智慧醫療,健康管理等。 互聯網:用戶畫像,個性化推薦,廣告投放等。 城市:智慧交通,城市規劃,智能安防等。
來說說大數據行業的就業前景 人才缺口大 目前國內大數據行業人 僅為50w,有超150w的人才缺口。崗位選擇多 大數據行業包含非常多的分支崗位,其中有很多門檻都較低,比如數據治理工程師、大數據開發工程師、業務咨詢顧問等。 薪資待遇好 大數據行業是目前平均收入最高的行業,從業人員平均月薪2.3W 職業生涯長 大數據工程師是通用型人才,關注國信弘創小馬微信公眾號獲取更多報考詳情不受行業限制,自身經驗越豐富,自我價值也就越高。能最大限度的提高自我價值從而規避職業風險。 晉升空間大 大數據人才屬于稀缺型人才,并且該類型偏重于技術管理,上升空間很大,既能做到技術崗位的一把手,也能轉型為管理崗位。
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