市場爆火的““大數據分析師”來了，書如何報考？

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。

工信部教考中心大數據分析師等級考試項目，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。

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，關注國信弘創小馬微信公眾號獲取更多報考詳情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關注國信弘創小馬微信公眾號獲取更多報考詳情，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。

職業生涯長

大數據工程師是通用型人才，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。