工信部教育與考試中心：2025大數據分析師（高級）證書指南

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。

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”。

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。