在未來的工作中，數據分析思維是最重要的競爭力之一，而作為與數據處理關系最密切的職業——數據分析師，在大數據時代，也將迎來黃金就業期嗎？在互聯網的下半場，企業數字化轉型已是必然。近兩年的信息革命悄然而至，一眼望去是一片狼藉。最為直接的表現是越來越多的智能設備逐漸取代人類，成為社會不可或缺的一部分，那么數據分析師就業前景如何呢？一起看看看小編的分析吧。
一、數據分析師是什么？
關于數據分析師職業，從不同的視角切入，業界有各種分類和理解，但總的來說主要可以分為 三類：數據分析師、數據科學家以及數據工程師。
首先是數據分析師，這是數據分析職業的起點。有些企業則會根據自身所處行業特點，賦予數據分析師一些更具體的崗位名稱，例如業務分析師、運營分析師、數據庫分析師等等。但萬變不離其宗，所有數據分析師的最主要職能都是針對問題或需求，去獲取、清洗、分析數據，并呈現數據分析結果，輔助企業做出判斷或決策。
再者，是數據科學家，某種程度而言，這是數據分析師的進階版。與數據分析師不同的是：其一，他們精通優化。不是優化數據，而是優化分析數據的模型和工具，他們往往都非常熟悉機器學習，可以構建機器學習模型，并基于大量的數據分析結果不斷完善機器學習模型;其二，他們重在預測。如果說數據分析師是基于歷史和當前數據分析眼下的問題，那么數據科學家就是在前者的基礎上深挖異常原因和趨勢走向，對關鍵問題作出解答。
第三，是數據工程師，相對于前兩者在數據分析和應用能力方面的側重，數據工程師則更需要數據庫設計、編程開發的能力。他們搭建用于數據傳輸的API，設計、構建、安裝、測試、維護數據管理系統，保障數據的存儲及傳輸，為數據分析師和數據科學家提供穩定有效的分析環境。
鑒于本期話題更主要的是圍繞數據的分析與應用，而數據工程師的專業能力更傾向于軟件開發類，因此今天，我們將著重圍繞數據分析師和數據科學家來聊一聊他們的必備技能與職業發展前景。
二、數據分析師入行技能裝備需什么?
在這個數據驅動的時代，數據分析師已漸漸在各大行業占據了舉足輕重的地位，這也使得越來越多的年輕人想要從事這個職業，那么在數據分析師的職業畫像里，有哪些技能是入行必備的呢?我們可以分為兩大類來看：硬技能、軟技能。
對于數據分析師而言，入行必備硬技能主要有以下幾項：
④R或Python語言可以二選一學習掌握。關于R，主要了解其命令行用法、掌握一些數據分析庫包(如tidyr,dplyr,ggplot2);關于python，則可以主要了解其基本語法、函數和相關庫包(如numpy,pandas,matplotlib,sklearn)。
⑤初步了解機器學習，能夠理解一些常見算法的基本原理、用途和優缺點(如分類算法：貝葉斯、決策樹;回歸算法：線性回歸、adaboost回歸;聚類算法：K-means)
對于數據科學家而言，入行必備硬技能主要有以下幾項：
②精通SQL、Excel、R或Python語言，或視工作需要針對性掌握專業數據分析軟件。
對于想要進入數據分析行業的候選人而言，除了上述硬技能，還有三項軟實力也是不可忽視的。
其一，需要具備強大的邏輯性、數據敏感性，以及善于發現問題、總結規律的能力。
其二，需要對自身所在行業有深刻的商業理解，不能僅局限于數據本身做出分析，當然這部分的要求針對數據科學家而言會更高一些，在數據分析的過程中，需要精準把握異常數據及數據所體現的趨勢，結合公司業務及市場行情做出問題診斷及趨勢預測。
其三，無論是數據分析師還是數據科學家，都必然需要呈現他們的數據分析結果，在這個過程中，呈現的方式就尤為重要了。這也是現在我們經常能聽到“可視化報告”一詞的原因，如何在將海量數據經過整理分析得出結論后，以精確、清晰、易懂而又美觀的方式呈獻給這些結論的閱讀者并被對方準確理解，這才是讓數據分析師們的專業能夠產生現實意義的能力。
三、數據分析師就業前景如何？
在一切都在走向智能化的今天，數據分析職業無論是就其資源的集中性，還是專業的前沿性，都會給它帶來多元而蓬勃的發展前景。我們可以從以下三個方面來簡要分析一下。
就數據分析本身的特點而言，需要設立數據分析崗位的行業通常是比較接近時代發展前沿的，或者企業本身的規模已經發展到相當的程度，又或者具備受眾對象極其廣泛的特點，例如涉及公共事業或民生政策。因此，數據分析師本身所處的職業發展平臺往往會在規模、資源、技術、資金等方面都具有較大的優勢。例如互聯網、金融、BAT等數據平臺企業，以及其他數據驅動的非數據公司都會需要大量優秀的數據分析師或數據科學家。
互聯網公司基于對用戶洞察、數據提取、實時數據分析的需求;金融類公司基于對發展數據基礎設施、離線數據分析的需求;BAT等數據平臺企業基于對強大的機器學習、數據分析能力的需求;其他數據驅動的非數據公司，則因為需要通過數據分析優化產品，提成產品競爭力，因此對于大數據的獲取、處理、分析、可視化報告的呈現都漸漸成為剛需。
在數據分析行業內，職業路徑的發展大致分為兩種。其一是向專業型發展，在技術層面不斷深挖，在算法、模型等方面精益求精，為分析工具的優化革新做出貢獻;其二是向“數據+方案”型發展，在具備扎實的數據分析技術基礎上，結合企業、市場需求，進行數據分析，抓住關鍵問題，深挖原因并做出預測，提供解決方案。第二種方向的數據分析師在職業發展前景中會有更多的可能性，比如很多數據分析師基于他們強大的數據分析能力以及精深的商業理解，轉型從事產品、運營、業務的管理崗、技術項目管理、戰略專家也都是很成功的。
從一線城市平均薪酬來看，數據分析師的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的數據分析師則一般在15K/月-25K/月;數據科學家的年薪通常在40萬以上是比較常見的。而在數據科學家的范疇中，真正能洞察行業先機、把握關鍵預測的人，其收入也必然更為可觀。
四、有必要過分擔心就業前景嗎？
如今，在人工智能快速發展的背景中，大量基礎性、規律性強的工作都開始漸漸能夠被機器所取代，各項職業會迎來“終極優化模式”，隨著人工智能的發展，有些看似需要思考，需要分析的工作也漸漸在機器自我學習的進化下面臨被取代，那么數據分析師的崗位是否也面臨著這個危機呢?
其實，過分的擔憂是不必要的。就我國目前的數據分析行業發展程度而言，即使對大數據的應用越來越廣泛，但無論在整體技術水平、應用環境，還是國民意識、商業環境等各方面都仍然距離世界頂尖程度還有相當的差距。數據分析行業在其專業技術上的前沿性正是這個時代通往不斷智能化道路上的關鍵工具之一。因此，單就行業本身的發展需求而言，也還遠沒有到它的夕陽期。
我們在做職業生涯規劃時，除了對職業的終極優化模式進行描繪外，也要綜合自身黃金職業生涯時間段考慮。在通往職業終極優化模式的實踐中，所產生的那些崗位都是非常有價值的。
數據分析產業越來越被各行各業所接受。特別是過去的2020年，新冠狀動脈病爆發的爆發，讓大家對數據分析行業有了極大的認同。特別是《2021年新冠型肺炎預防指南》的發布，讓數據分析師的角色更加深入人心。不僅僅如此，該指南還宣稱，隨著企業復工復產，后疾病爆發時期對數據分析技能的需求可能達到歷史最高水平。造成這種現象的根本原因，還是因為每一個組織和行業，都迫切需要數據分析師把最新的行業數據轉化為戰略方針，為各行各業的未來“指點江山”。看完小編的介紹，你知道數據分析師的就業前景如何了嗎？希望這篇文章對你有幫助。
