小编近来收到不少关于数据分析求职方向的咨询问题
有问自己的背景和经历适不适合做数据分析的
也有问如何转行如何成为一名Data Analyst的
为此,小编整理了下大家的问题
在本文里先重点介绍下
关于Data Analystics的行业前景、职业规划以及
如何成为一名data analyst的相关学习清单这三点
希望对大家能有所帮助
01行业前景
据IBM 预测,未来3年,公司对Data类岗位需求量将猛增28%。
到2020年,所有美国Data类岗位数量将增加36万个,总数达到270万。
资料来源:IBM
另外麦肯锡预测,到2018年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万~19万人的缺口,而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。
金融、互联网科技和传媒、零售企业中,数据的用处十分广泛,不但能分析客户行为,还可以最大程度发现客户价值。
02职业规划
关于数据分析方向求职的职业规划,小编会从不同领域和不同路线帮大家深入解读下:
不同领域
“领域”是不少刚接触数据分析的新人常忽略的要素,其实数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业,很大程度会决定你初期的技能树和技能点。
举例:金融领域的风控模型/反欺诈模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等,电商行业的推荐系统和用户画像系统各有各的特色。
不同路线
数据分析职业发展的路线大致可以划分成四大方向:
数据分析数据挖掘数据产品数据工程
1. 数据分析/数据运营/商业分析
这是业务方向的数据分析师。绝大部分人,都是从这个岗位开始自己的数据之路,也是基数最大的岗位。
负责和支撑各部门相关的报表;建立和优化指标体系;监控数据的波动和异常,找出问题;优化和驱动业务,推动数据化运营;找出可增长的市场或产品优化空间;输出专题分析报告;
2. 数据挖掘/算法专家
这是技术向的数据岗,有些归类在研发部门,有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
常见数据挖掘项目的闭环如下:
定义问题数据抽取数据清洗特征选取/特征工程数据模型数据验证迭代优化
3. 数据产品经理
这个