近幾年，大數(shù)據(jù)為各個領(lǐng)域帶來了全新的變革，大數(shù)據(jù)的重要性越來越被企業(yè)和國家所看到，大數(shù)據(jù)工作者的需求再次被無限放大，他們的薪資和社會地位也在不斷上漲。馬云在演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT（Data Technology）的時代，這也充分顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。那么

如何才能成為高薪資高地位的大數(shù)據(jù)人才？大數(shù)據(jù)相關(guān)職位有哪些？學(xué)什么專業(yè)才能從事大數(shù)據(jù)？

一

什么是大數(shù)據(jù)？相關(guān)職位有哪些？

01

什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（Big Data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)有以下三個特點：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多樣化(Variety) 。

大批量 – 大數(shù)據(jù)體積龐大。企業(yè)里到處充斥著數(shù)據(jù)，信息動不動就達到了TB級，甚至是PB級

高速度 – 大數(shù)據(jù)通常對時間敏感。為了最大限度地發(fā)揮其業(yè)務(wù)價值，大數(shù)據(jù)必須及時使用起來

多樣化 – 大數(shù)據(jù)超越了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它包括所有種類的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、音頻、視頻、點擊流、日志文件等等都可以是大數(shù)據(jù)的組成部分

大數(shù)據(jù)相關(guān)工作主要是指基于各種分析手段對大數(shù)據(jù)進行科學(xué)分析、挖掘、展現(xiàn)，以輔助企業(yè)做出商業(yè)決策。

02

國內(nèi)外領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)公司有哪些？

國內(nèi)：阿里巴巴、華為、百度、騰訊、浪潮、探碼科技、中興通訊、神州融、中科曙光、華勝天成、用友等。

國際：IBM、惠普、Splunk、戴爾、Opower、Teradata、甲骨文、微軟、亞馬遜、谷歌、New Relic、Alation等。

03

大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位及職責

1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

開發(fā)，建設(shè)，測試和維護架構(gòu)；負責公司大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)和維護，負責大數(shù)據(jù)平臺持續(xù)集成相關(guān)工具平臺的架構(gòu)設(shè)計與產(chǎn)品開發(fā)等

如果你對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣，想系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)或是大數(shù)據(jù)分析的話，可以戳我加入大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)交流群，了解課程，獲取學(xué)習(xí)資源

2.數(shù)據(jù)分析師

收集，處理和執(zhí)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析；運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義，需要業(yè)務(wù)理解和工具應(yīng)用能力

3.數(shù)據(jù)挖掘工程師

數(shù)據(jù)建模、機器學(xué)習(xí)和算法實現(xiàn)；商業(yè)智能，用戶體驗分析，預(yù)測流失用戶等；需要過硬的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)功底以外，對算法的代碼實現(xiàn)也有很高的要求

4.數(shù)據(jù)架構(gòu)師

需求分析，平臺選擇，技術(shù)架構(gòu)設(shè)計，應(yīng)用設(shè)計和開發(fā)，測試和部署；高級算法設(shè)計與優(yōu)化；數(shù)據(jù)相關(guān)系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化，需要平臺級開發(fā)和架構(gòu)設(shè)計能力

5.數(shù)據(jù)庫開發(fā)

設(shè)計，開發(fā)和實施基于客戶需求的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，通過理想接口連接數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫工具，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能效率等

6.數(shù)據(jù)庫管理

數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)庫性能管理、數(shù)據(jù)安全管理，故障檢修問題、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)等

7.數(shù)據(jù)科學(xué)家

數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)、模型標準、數(shù)據(jù)報告、數(shù)據(jù)分析方法；利用算法和模型提高數(shù)據(jù)處理效率、挖掘數(shù)據(jù)價值、實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識的轉(zhuǎn)換

8.數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

把數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品；平臺線提供基礎(chǔ)平臺和通用的數(shù)據(jù)工具，業(yè)務(wù)線提供更加貼近業(yè)務(wù)的分析框架和數(shù)據(jù)應(yīng)用

04

大數(shù)據(jù)崗位的職業(yè)發(fā)展

由于目前大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，因此大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個級別。大公司可能按照應(yīng)用領(lǐng)域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數(shù)職。有的時候成功就是這樣，方向和平臺選擇對了，只要付出足夠的汗水，選擇大于努力。

二

大數(shù)據(jù)分析師介紹

01

大數(shù)據(jù)分析師及其主要職責介紹

大數(shù)據(jù)分析師是指基于各種分析手段對大數(shù)據(jù)進行科學(xué)分析、挖掘、展現(xiàn)，以輔助企業(yè)做出商業(yè)決策。一般來講數(shù)據(jù)分析師的任務(wù)是對數(shù)據(jù)進行清洗、分析以及可視化。在不同的行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析師的頭銜也可能不一樣，比如：業(yè)務(wù)分析師、商業(yè)智能分析師、運營分析師、數(shù)據(jù)庫分析師等等。

大數(shù)據(jù)分析師可以使企業(yè)清晰的了解到企業(yè)現(xiàn)狀與競爭環(huán)境，風(fēng)險評判與決策支持，能夠充分利用大數(shù)據(jù)帶來的價值，在進行數(shù)據(jù)挖據(jù)與展現(xiàn)后，呈現(xiàn)給企業(yè)決策者的將是一份清晰、準確且有數(shù)據(jù)支撐的報告。所以，大數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業(yè)決策發(fā)展制定中的核心人物。

02

大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景及薪資

1.就業(yè)前景

從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師，直到現(xiàn)在，對數(shù)據(jù)分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。

根據(jù)美國勞工部預(yù)測，到2019年，數(shù)據(jù)分析師的需求量將增長40%。在數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展成熟的國家，90%的市場決策和經(jīng)營決策都是通過數(shù)據(jù)分析研究確定的。

據(jù)數(shù)聯(lián)尋英發(fā)布《大數(shù)據(jù)人才報告》顯示，未來3-5年內(nèi)大數(shù)據(jù)人才的缺口將高達150萬。根據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)計，未來中國基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT等大型互聯(lián)網(wǎng)公司的招聘職位里，80%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。進入大數(shù)據(jù)行業(yè)，也成了越來越多人實現(xiàn)職場高薪夢的路徑之一。

2.大數(shù)據(jù)分析師薪資

在美國，大數(shù)據(jù)分析師每年薪酬高達17.5萬美元。

而國內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司，大數(shù)據(jù)分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業(yè)重視。

國內(nèi)某大型招聘平臺給出的大數(shù)據(jù)分析師平均薪酬為：9724K（取自1139份樣本），北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數(shù)據(jù)分析師需求量前九的城市。

03

成為大數(shù)據(jù)分析師的條件

硬性條件：

數(shù)據(jù)分析師角色/任務(wù)：收集，處理和執(zhí)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析

必備語言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等

技能和特長：電子表格工具(例如Excel)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(SQL和基于NOSQL)，通信可視化，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計，計算機，機器學(xué)習(xí)等

軟性條件：

懂業(yè)務(wù)：從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務(wù)背景，分析就沒有太大的使用價值

懂管理：一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行；另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議

懂分析：指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關(guān)分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應(yīng)分析法、時間序列等

懂工具：指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作

懂設(shè)計：懂設(shè)計是指運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結(jié)果一目了然。圖表的設(shè)計是門大學(xué)問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設(shè)計原則

三

學(xué)什么專業(yè)可以做大數(shù)據(jù)分析

上面我們介紹了數(shù)據(jù)分析師所需要的硬實力和軟實力。那么我們就從硬實力和軟實力這兩個方向分別來分析什么專業(yè)可以從事大數(shù)據(jù)分析師。

硬實力：數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)生有一定的數(shù)學(xué)、計算機背景，從這個出發(fā)點來說，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機科學(xué)等專業(yè)可以從事數(shù)據(jù)分析工作。

不過，這三個專業(yè)的同學(xué)可以雖然可以處理大量數(shù)據(jù)，并且擁有很強的數(shù)據(jù)分析能力，但是這類同學(xué)對于Business 和 Marketing缺乏了解，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果對于企業(yè)并無太大收益。

軟實力：軟實力要求學(xué)生懂業(yè)務(wù)、懂管理，從這個出發(fā)點來說，市場營銷、電子商務(wù)、經(jīng)濟學(xué)等專業(yè)畢業(yè)后也可以從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作。

不過，這幾個專業(yè)在業(yè)務(wù)方面可能專業(yè)度非常高，但是缺點也是非常明顯的：缺乏很強的數(shù)學(xué)和計算機背景，在實際操作中缺乏相關(guān)的專業(yè)技能。

而要說哪些專業(yè)更適合做大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，答案肯定是數(shù)據(jù)科學(xué)（DS/Data Science）和商業(yè)分析（BA/Business Analytics）是這兩個專業(yè)。因為這兩個專業(yè)本來就是專門為大數(shù)據(jù)時代而生的，而且不管是從硬實力還是軟實力兩個方面都非常符合大數(shù)據(jù)工作對于人才的要求。而隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，2013 年前后商業(yè)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)陸續(xù)在各大院校開設(shè)。

總結(jié)

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