年龄会阻碍数据分析师的发展吗?

互联网的发展为我们的社会和生活带来翻天覆地的变化,同时也为我们提供了更多的工作岗位,数据分析师就是因为互联网和大数据的持续发展而带来的新的岗位。提到互联网行业相关的工作,大家首先想到的就是高薪和加班,此外,还有很多人认为互联网行业的工作都是青春饭,年龄大了,就会阻碍职业生涯的发展。那么,年龄也会阻碍数据分析师的职业生涯发展吗?

首先需要大家了解,数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验,以及与所在的行业深度融合挖掘出有价值的数据的项目。每个企业都需要一个数据分析师,如果你能做到这个行业的高精专人才,不但不会失去竞争力,反而会成为企业高薪寻找的人才,当然了,做到高精专,得看你个人不断学习和努力了。下面,小编为大家介绍一下数据分析师的价值之路。

1.专业性

一位高级数据分析师职位通常是数据职能架构中的火车头,可以负责一个子产品或模块级别的项目,带领团队来全面解决问题,把控手下数据分析师的工作质量。技术方面,能掌控数据分析的整个过程,对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段,能够回答数据的任何问题。

2.业务能力

在一个行业内持续积累,对业务的理解到位,积累深厚,你的价值是巨大的。不信你去浏览招聘网站上的岗位需求,99%都要求相关行业背景。所以,选择一个靠谱的、前景好的行业非常重要,只要这个行业能够不断发展、前进,你的积累就是有价值的,你自己就是不断增值的。特定领域的业务有一定门槛,比如金融,比如电力,比如电商,比如彩票,比如考古,比如医疗等等,在这些行业里,你是个业务门儿清的数据分析员,那价值也是无限的。

3.管理方向发展

除了公司高层,数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家公司的各项工作,几乎都可以在数据上直观体现出来。强大的分析和思辨能力,使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为,成为一个谋划者甚至决策者,是数据分析师可以上演的逆袭。

大数据行业现在发展的火热,数据分析师这一职业也是非常不错,拥有非常好的发展前景。并且,数据分析师也不会像程序员那样吃青春饭,年龄的大小对于职业发展的影响并没有太大,反而需要你日积月累的数据处理经验。所以,数据分析师这个职业还是比较保值的,并且还是越有经验越吃香哦。

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时间: 2024-10-09 12:11:39

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数据分析师都有哪些发展方向?

要说现在什么工作赚钱的同时还比较有逼格,数据分析师可以说是其中之一.数据分析师算得上是一个新的职业,是伴随着大数据的不断发展而诞生的一个职业.做为一名数据分析师,主要的工作内容就是对大量数据进行及时准确的分析和整理,然后得出结论,进而对公司企业的发展以及决策提供帮助,不仅高薪,同时还比较的高端,属于互联网高科技行业.那么,数据分析师都有哪些发展方向呢? 1.业务方向 一般来说大家在很多招聘网站搜寻数据分析的时候,会发现数据分析的业务方向有两种,一种就是辅助业务的数据分析职位.另一种就是数据分析师

数据分析师简介

1.概述 数据分析师是数据师Datician['det???n]的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集.整理.分析,并依据数据做出行业研究.评估和预测的专业人员. 有人经过调研,数据分析师职位普遍集中在北上广深城市,待遇也比相同层次的人员高出20-30个百分点,由此可见,数据分析师已经越来越被企业重要. 一个企业对数据的重视有多高,它就有多需要数据分析师,而一个合格的数据分析师则需要付出更多的努力.具备各种专业知识才能够胜任这份工作,从理论上来说,数据分析师需要具备如下条件: l  懂业

大数据分析师培训项目

摘要:Big Data“大数据”是继云计算.物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革.对国家治理模式.对企业的决策.组织和业务流程.对个人生活方式都将产生巨大的影响.美国将大数据提升为国家战略,中国虽然还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度.我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施.所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百 大数据分析师培训项目 课程背景 Big Data“大数据”是继云计算.物联网之后IT产业又一次颠覆性

几个新角色:数据科学家、数据分析师、数据(算法)工程师

大数据分析的几个新角色:数据科学家.数据分析师.数据(算法)工程师 数学科学家:(发明算法) 运用统计分析.机器学习.分布式处理等技术,从大量数据中提取出对业务有意义的信息,以易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据应用服务的人才. 对享有的模型进行优化.改进,所以涉及到对具体算法的精通和理解,并不断通过AB Test进行验证. 例如:Google的搜索PageRank算法的创始人拉里佩奇Larry Page,他是博士而且在读书期间创造的此算法. 李开复也应该算一个,解决中文搜索及尝试了语音识别

真正的数据分析师都在做什么?

  数据分析在实际工作中的应用方方面面,小到Excel做表,大到数据化的决策指导.目前的形势,很少有公司有全面化的数据运营管理体系,导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表,为业务部门供数据. 1.用户模型图表建设 目的:解决业务问题 因为是电商行业,用户和产品是很重要的研究对象,流量和转化是很重要的指标,所以建立了各种用户模型.销售模型去挖掘用户属性,利用FineBI建立主题分析,分析购买行为,制定特定的营销策略. 2.数据报表体系建设 目的:提升效率 数据报表体系是任何企业最基本的

年薪50万的大数据分析师养成记【摘抄】

以下是一位在数据分析领域打滚了N年后,写下的一些体会,一定能给新人一些借鉴的地方.(总结的不错,大家可以借鉴学习哦) 一.数据分析师有哪些要求? 1.理论要求及对数字的敏感性,包括统计知识.市场研究.模型原理等. 2.工具使用,包括挖掘工具.数据库.常用办公软件(excel.PPT.word.脑图)等. 3.业务理解能力和对商业的敏感性.对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求. 4.汇报和图表展现能力

南京数据分析师培训哪家好?

  南京数据分析师培训哪家好?快去西线学院看一看,西线学院本着对学员认真负责的态度着力培养学员的数据分析能力. 一.着力于从以下五个方面对学员进行培养 1.数据分析实践操作能力:以问题为导向,用问题来穿针引线,融合这四个层面,还原数据分析的真实工作环境,高效打通数据决策的核心症结. 2.战略分析能力: 以科学的量化手段去发现趋势,扑捉机会,探索发展方向,整合资源,协助企业在竞争中始终保持领先地方. 3.营销分析能力:EDA数据分析师能灵活及深入的运用大数据时代提供的海量信息资源,执行行业研究数据

3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事

统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底,你只有学好了统计学才能谈得上数据分析. 但是统计学又常常是不够用的,我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题,比如:银行需要判断是否给某个客户发放信用卡 这就需要一个高级的二分类模型.这里我们的数据挖掘理论就派上用场了. 有了理论知识,我们需要用工具去实现我们的理论并加以应用.这个年代,已经没有人会去手工计算某个问题了,R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具. 关于R和PYTHON的地位,题主可以百度,谷歌,知乎等搜索一遍. 如果致力于在互

据悉项目数据分析师有广阔的发展前景

随着数据行业的不断发展,企业对于数据分析人士的专业性水准也会越来越高,行业内的数据分析人士就迫切的需要获得更高层次.更专业的知识体系提升. 中国商业联合会数据分析专业委员会,作为数据分析行业的领军人,为满足市场发展需求开发了数据分析系列课程.课程结束后培训中心将安排统一考试,考试成绩合格,由中国商业联合会数据分析专业委员会颁发“中国数据分析培训结业证书”. 目前,已经有越来越多的企业选择拥有项目数据分析师资质的专业人士组成的事务所为他们的项目做出科学.合理的分析,并且有越来越多的风险投资机构把项