數據分析師:因為稀缺,所以高薪

隨著5G的試運營，可以預見的未來企業的數據規模將會呈現指數爆炸式增長，在企業中那些能夠洞察數據規律、驅動業務高效增長決策的數據分析能力的人員也越來越受到重視。下面以數據分析師的行業需求比和薪資分布為例：

 

數據來源于麥肯錫

數據分析 = 現今稀缺技能？= 高薪？

大數據在帶來極大商業價值的同時，也面臨著巨大的人才需求。據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅 46 萬，在未來 3 - 5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨！

數據人才缺口，遠比你想象的還要大。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人仇恨，根本不足為奇。即使沒有學歷文憑的優勢，有數據分析技能的加持，你也能找到一份“高薪”職業。

 

更不必提像阿里、滴滴、網易這種依賴于數據的大平臺了，求職時的選擇多一倍，“錢”途更廣。

 

（數據來源于拉勾、獵聘、51job、以及智聯等數據分析崗位招聘數據）

其實，不止上面的阿里，很多大公司在招人的時候都會優先考慮能掌握大數據分析技能的人才。因為，原有的Excel、Python以及可視化報表等技能，已經滿足不了企業不斷攀升的用人需求，而掌握了Hadoop、spark以及數據挖掘算法的大數據分析技能的人才，將會更受BAT等一線大的青睞。

除了專職數據分析師，有更多的職位開始對數據分析技能有需求

回想一下，我們日常生活中每天都會接觸的場景：從微信朋友圈、短信推廣，淘寶京東等電商的商品推薦 ，今日頭條、抖音等媒體的內容推送 ,甚至到出行路線優化，這背后都嚴重依賴于以數據為基礎的決策結果。無論你是處于公司中的哪個環節，從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務，都需要掌握數據分析技能。

 

另外 ，2016 年教育部批準北京大學等為數不多的學校開設 “大數據分析” 相關專業，也就是說，科班出身的分析師，要到 2020 年才可能會出來工作，而如果現在入行或者學習數據分析技能，到時候也是資深人士了，搶先一步，占領先機，未來絕對是各行業內的領導者。

“學習如逆水行舟，不進則退”，在這股大數據浪潮中，你是選擇逆流而上，還是進入湍流？想必你心里一定有數。

 

想要快速掌握大數據分析，我們應該如何做？

在風口和需求的促使下，產生了很多在線教育機構，來做數據分析人才的輸出，這對小白用戶來講，他們很難判斷那些是自己想要的，那些是數據分析必備的，那些是入行以后必須要提升的：

教大家幾個選課的標準：

1、 選課的時候看老師的背景

一定要找有企業實戰背景的，比如BAT從業經歷，這點很重要，很多坑他們踩過，而不是找一些技術背景出身的，他們對數據分析的理解是不一樣的看這些還不夠，很多人只是信服他們的從業背景，覺得講師背書很厲害，從而過渡信任，這時候要看這些講師有沒有別的輸出，互聯網時代這么發達，一看講師有沒有自己寫相關的主頁，二看有沒有自己寫這方面的書籍，三看講師有沒有自己的一些文章或者觀點輸出，這些至關重要，錢都來之不易，多做一些調研，多做一些分析，讓自己的錢和時間都花在刀刃上

2、 不要信服一門課就可以搞懂數據分析

我們經常看到一些0基礎入門的課程，很多初學者學了以后感覺都懂，也很有見識，可是一到應用的時候，又回到了解放前，無從下手，數據分析師是一個入門很簡單，深入很難得職業，需要不斷的自我知識迭代，業務變化和市場模式變化太快了，靠一套模式和思維去玩數據、用數據、看數據，遲早你會迷茫，再回到原點，它只是一個有判斷的工具

都叫數據分析師為何薪資差異那么大？一門課你就能拿到高薪？這比買彩票看起來更容易，大錯特錯，一定要從思維、應用和知識儲備上去突破，在職場不光是拼技能、拼實力，很多時候是拼溝通、拼思維、拼執行力

 

很多人喜歡問一個問題？我0基礎，應該如何學習數據分析？

其實很多課程就是抓住這個特點進行營銷，這類問題我一般不會回答，原因有五個：

1、在大數據時代，你對數據分析做過那些儲備性的了解？

2、從你開始打算學習到最終行動，你的定位清晰嗎？

3、入門不是你要花時間學多少課程，而是你是否有足夠清晰的學習路徑？

4、數據分析對你來講意味著轉行還是職場所需？

5、是否清晰必備技能和未來所需技能有那些？

以上問題清晰了，你會迎刃而解，要學會自我思考后再去和別人碰撞。

你還在猶豫什么？奇酷教育以專業的大數據培訓，為您的前程保駕護航。