大数据分析师
岗位职责
大数据分析师是互联网行业常见招聘岗位，从业者需要具备相关专业学习经验，精通Pvthon、R等常用编程语言熟悉MySal、SQL server、Oracle等一种或多种常用数据库，具备数据挖掘和分析能力。其工作内容包括:
1、根据数据分析需求和数据集现状，设计数据平台架构和数据产品。
2、按照开发需求建立数据分析方法及标准，建立完整的指标体。
3、负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。
4、负责数据报表的建立，根据用户反馈不断优化产品功能。
5、负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存，撰写产品功能清单及使用手册。
6、完成公司交办的其他相关工作。
能力要求
1.专业技能
大数据分析师在数据分析方面必须具备扎实的专业技能，这是很直观的。
(1)熟练使用分析工具。熟练使用常见的数据分析工具，而且至少精通一种数据分析软件，这是对大数据分析师最基本的要求。
(2)自如运用分析方法。大数据分析师还要能够自如运用数据分析的方法，才能完成相应的数据分析任务，这同样是其最基本的能力。
(3) 了解前沿分析理论。多家企业对大数据分析师的理论水平提出了要求，既要求系统分析和建模方面的理论应用能力，也要求数据分析方面的理论探索能力。
2.管理技能
技术型人才掌握相应的管理技能并不是新鲜事物，管理技能成为技术技能的有益补充。
(1)战略管理。大数据分析师需要利用数据分析的结果，挖掘经营中的潜在问题和机会，提出明确的分析结论和对策建议，为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力，数据分析结果也仅是僵化的信息，无法实现其价值。
(2)团队管理。大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。
(3)项目管理。大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用于企业战略决策，还要具备相应的项国管理能力，持续推进所承担的项目，不过不同企业在这方面的要求存在差异。
3.实践经验。实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一，大多数企业要求应聘者有3年以上实践经验或工作经历，:并且主要是与应聘企业的业务有直接关系的实践经验。
4.基本素质。企业对于大数据分析师的基本素质也有相应的要求，主要表现为学历高、专业明确。在学历方面要求应聘者具备大专或以上学历。
5.研究能力。
(1)抽象归纳。大数据分析师要善于从数据和数据分析结果中抽象归纳事物发展变化的规律和趋势，从而预测潜在的机会和威胁，为企业战略决策提供支持。
(2)分析判断。大数据分析师还应该善于通过对数据的分析和挖掘，借助一定的模型工具对企业经营中的问题进行分析研判，并提出解决方案。
(3)文字表述。研究活动离不开文字表达，具备优秀的文字表述能力，能够撰写严谨深刻的研究报告同样成为大数据分析师的必备能力。
薪资待遇
1、平均年薪:全国大数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234,060。
2、年收入区间分布: 10万以下占比17%:10一20万占比36%;20万以上占比47%。
3、不同工龄的年薪分布:1年以内￥118,059;1-3年￥164,324;3-5年￥234,676; 5-10年￥277,486;10年以上￥298.569。
4、对大数据分析师需求最多的地区为深圳、北京、上海。
5、薪资最高的大数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。
6、对大数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。
就业前景
数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。数据分析师如果是往业务端发展，最终可以成为业务资深专家，总经理，或者CEO。
如果是往技术端发展，你如果工程技术能力突出，那么可以担任公司数据科学部门的老大，常见的职位名称是数据科学家。
你如果理论能力非常强，可以写paper，那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强，现在是一个科研单位数据部门的负责人。
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👏👏👏什么是大数据分析师？
大数据分析师是指能根据市场现状与竞争环境，基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、风险评判、展现并用于决策支持的专业人员。
👊👊👊数据分析师重要的是数据分析能力，很多公司对数据分析师的岗位越来越重视，上市企业对于拥有数据分析师证书的员工会给予升职加薪等福利，另一方面是为了增加自己在企业竞争力。
👍👍👍据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里,80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业,也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。
了解一下大数据工程师就业方向：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。
、Hadoop，传统的大数据岗位
、数据挖掘、数据分析&机器学习方向，对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
、大数据运维&云计算方向，对应岗位：大数据运维工程师
数据分析师证书是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。