数据分析行业就业方向有哪些?

1. 数据分析行业就业方向有哪些?

数据分析行业就业三大方向指的是：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。


十大职业：ETL研发、Hadoop开发、可视化(前端展现)工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测(数据挖掘)分析、企业数据管理、数据安全研究。


全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000!


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企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

2. 数据分析行业就业前景怎么样

就业前景很好。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，如教育，医疗，计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学............所以它面临的人才缺口非常大。

数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线

(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家

(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门

(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转

想要了解更多关于数据分析行业前景的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

3. 数据分析专业就业前景怎样?

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。


从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。


从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。


从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

4. 数据分析行业就业前景怎么样

就业前景很好。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，如教育，医疗，计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学............所以它面临的人才缺口非常大。数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转想要了解更多关于数据分析行业前景的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

5. 数据分析就业前景和就业方向是怎样的

数据分析就业前景：

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。
根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的
就业方向：
方向一、Hadoop大数据开发方向
方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向三、大数据运维&云计算方向
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

6. 数据分析专业怎么样？

总体来说，比较尴尬。

数据分析在互联网行业中更多是属于通用技能，即使你不做数据分析师，不管你是做产品、运营、研发，还是项目、管理，基本上都需要掌握数据分析技能。
而且这是大趋势，市面上大多数的数据分析都是比较低级的业务分析工作，不需要专门设立新的分析岗位来负责，交给产品、运营的人做就行了；比较高级的数据分析，比如业务决策等还是比较少的，目前来说整个数据分析行业的专业深度还不够深。
如果你说的是数据分析师的地位，那就要先分一下类，企业中的数据分析师为运营和研发两种角色。
如果是运营类，数据分析都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。
另外一个就是就是研发型数据分析师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。
其实造成数据分析师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且数据分析的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做数据分析的人基本都会转做管理和运营。
这一方面是整个数据分析行业的大环境造成的，另一方面也是因为个人的发展有瓶颈，数据分析行业这几年吸引了太多人涌了进来，水平又都参差不齐，企业又都盲目做数据分析，趋之若鹜，你说这里面掺的水分能少吗？

7. 数据分析专业的就业方向有哪些?

数据分析师：偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;


咨询顾问：面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)


数据产品经理：一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位)

8. 数据分析工作怎么样?

万物皆数据，在数据面前既无国界，更没有行业界限。数据分析类岗位，实际上是所有技术类岗位最不受到行业r领域限制的岗位之一。除了传统的IT行业以外，还有非常多的传统行业和其他领域，同样需要数据+赋能，职业领域会越走越宽。


数据分析作为新兴技术领域，不同于其他技术岗位的人才培养日渐成熟，还有很大的人才缺口。一方面，重视数据分析的企业越来越多，招聘需求不断释放;另一方面，数据分析人才的供应量又远远不足。


因此 ，在招聘初级数据分析岗位时，企业往往对"专业限制"、"经验年限"等要求都限制较少，对于职场新人和转行小白来说，这无疑是最大的入门利好，给了我们成为数据分析师的机会和可能。