大数据分析师和大数据工程师职位,孰轻孰重(个人角度)

在互联网盛行的今天,能够预测未来需要依靠更多数据支持,从数据的趋势和分析中,就可以把未来的发展动向掌握得淋漓尽致。在大数据背景之下,精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色,大数据从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。

最近在回答粉丝问题中,我发现一个问题:很多人对于大数据的职位体系不了解,一些对于想入门与大数据的人一直处于迷茫阶段,不知道自己该不该转行学习大数据,不知道自己是否要转大数据专业,这里就给大家分析一下( 个人观点)

数据分析师指的是不同行业中,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。

互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。

此外,对于新闻出版等内容产业来说,更为关键的是,数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能,这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

再说一下大数据工程师

一、如何成为优秀的大数据工程师

1.从能力上来分析的,首先大数据工程师是需要有计算机编码能力的,因为面对海量的非结构化数据,你要从中挖掘出有价值的东西,需要设计算法与编写程序去实现,而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码,去实现人们对未来天马行空的梦想,编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。

2.其次,大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的,应该说程序员是有这个基础的,一般优秀的大数据工程师并不是科班出身,通常是数学专业,因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。

3.大数据工程师需要具备行业的业务知识,大数据技术的最终目的是服务于社会和企业,并对市场和企业的发展起到重大推动作用,才是大数据的价值所在,因此大数据工程师不能脱离市场。

有一句话叫做三人行必有我师,其实做为一个开发者,有一个学习的氛围

跟一个交流圈子特别重要这是一个我的大数据交流学习群531629188

不管你是小白还是大牛欢迎入驻,正在求职的也可以加入

,大家一起交流学习,话糙理不糙,互相学习,共同进步,一起加油吧。

二、大数据工程师的薪资待遇

真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多,薪资当然也就越高,大数据工程师的前景非常光明,在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元,在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快,在国内发展势头很猛,以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐,在未来若干年内都会呈供不应求的状态,据预测,未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。

因此企业经常高薪聘请大数据技术人才,这这样供不应求的情况下,数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月,大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等,随着人才缺口的增加,未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。

因此,大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首,远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。

原文地址:http://blog.51cto.com/13875022/2157725

时间: 2024-08-12 17:29:02

大数据分析师和大数据工程师职位,孰轻孰重(个人角度)的相关文章

2019年大数据的10大发展趋势

如今,人们寻求获得更多的数据有着充分的理由,因为数据分析推动了数字创新.然而,将这些庞大的数据集转化为可操作的洞察力仍然是一个难题.而那些获得应对强大数据挑战的解决方案的组织将能够更好地从数字创新的成果中获得经济利益. 考虑到这个基本前提,以下是组织在2019年应该关注的大数据的10个发展趋势: 1.数据管理仍然很难 大数据分析有着相当明确的重要思想:找到隐藏在大量数据中的信息模式,训练机器学习模型以发现这些模式,并将这些模型实施到生产中以自动对其进行操作.需要清理数据,并在必要时进行重复. 然

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

为什么说数据分析师是企业最佳贤内助?

1.数据时代的到来,企业经营决策已经不再完全是根据领导拍脑袋决定.越来越多的企业已经开始利用数据作为经营决策的支撑,这其中最重要的角色就是数据分析师. 2.数据分析师就像是企业的家庭医生,它能够通过数据监视企业经营的状态,能够通过数据诊断企业经营过程中产生各种问题的原因,它还能够通过数据预测企业经营的发展趋势. 3.相比其他贤内助职位,数据分析师基于大数据,能够全方位的了解企业状况,能够把握全局,做出最佳分析,为企业提供最可靠的方案.

CDA数据分析师协会等级认证证书

CDA数据分析师协会等级认证证书 (Certified Data Analyst  Certificate) CDA数据分析师证书由CDA数据分析师协会官方颁发,此证书在国内需通过人大经济论坛举办的CDA等级认证考试后获得.此证书可作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据.  一.考试简介: CDA(Certified Data Analyst),全称"注册数据分析师",由"CDA注册数据分析师协会(Certified Data Analyst Institute)&

数据分析师需要什么技能,数据分析行业都有什么职业?

就目前而言,很多人看到了数据分析行业的光明前景,于是就想进入数据分析的行业中,但是,想成为一名合格的数据分析师,需要掌握很多的技能,那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢?现在的数据分析行业中有数据分析师.数据科学家.以及数据挖掘建模分析师三种职业,这三种职业的认定标准以及技能要求都是不一样的,但是我们需要学习数据分析的基础知识.那么数据分析分析师需要什么技能,数据分析行业都有什么职业呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题. 一般来说,数据分析行业有三个层次,第一层次就是业务数据分析师.第二

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

“项目数据分析师”(CPDA)简介

项目数据分析师是以数据为依据,对项目现状及远期进行统计.分析.预测并转化为决策信息的专业人才.通过掌握大量行业数据,运用科学的计算工具,将经济学原理与数学模型结合,进行科学合理的定量分析,预测项目未来的收益及风险,为项目做出科学的投资与管理决策. 在国外,数据分析工作已广泛应用于经济发展的各个领域当中,无论是国家政府部门.企事业单位还是个人,数据分析工作都是进行决策和作出工作决定之前的重要环节,其分析结果的质量高低直接决定着决策的成败.随着我国经济决策由“经验决策”向“数据决策”的不断规范,越来

数据分析师必须要掌握的知识结构!

作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发展到一定阶段后都会承担数据管理的角色.因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构. 在互联网高速发展的今天,大数据依然渗透到我们的生活和工作中,企业要想在未来获得更多的价值,大数据和数据分析师是非常有必要的.但是作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发展到一定阶段后都会承担数据管理的角色.因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构. 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面

数据分析师的作用!

越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学.合理的分析,以便正确决策项目:越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据:越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容:越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系. 数据分析师的工作职责 数据分析师指的是不同行业中,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