京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
根据中国教育部的统计,2022年预计中国高校毕业生将达到1076万人,比2021年增长167万人,首次突破千万大关!
在经历了疫情,经济增长速度都有所放缓,这很大程度上影响了中国经济的整体情况。
在对未来市场环境预测不利的前提下,很多企业为了生存,采用“断尾”的方式求生,即采用裁员的方式来消减成本压力,缩减校招名额!
除此之外,社会对毕业生的学历要求越来越高。在应届生求职数量远大于招聘数量的情况下,企业会抬高门槛,比如抬高学历要求、技能要求,去筛选合适人选。
智联招聘近期发布的应届大学毕业生就业情况报告,截至五月份男生签约率 22%,女生10%。着实让人吃惊,许多网友表示“史上最难就业季被刷新”!
(图源:智联招聘)
虽然每一年都在喊“最难就业季”,但是今年在疫情反复和经济形势险峻的双重冲击下,创下历史新高的高校毕业生就业人数,把大学生就业这件事推向了最复杂的局面。毕业即失业,或许将会大规模发生。
作为2022年应届毕业生的你,是否感到了焦虑和恐慌?如何在这样的形势中有所突破,找到适合自己且优质的就业机会?
大数据作为云计算之后又一项颠覆性的技术革命,来势汹涌,甚至开启了一个全新的时代——大数据时代。无论学术界、商界还是政府,数据都成为成功决策的基础,广泛应用在各大商业领域。
2022年数据分析的重要性进一步加强,数据分析师持续增长,在行业有利的环境下得到国家政策的支持。数据分析企业、数据分析人才的不断增加驱动数据分析行业蓬勃发展。
据统计我国数据分析岗位需求规模达到300万,且未来5年都将以30%-40%的速度增长,需求总量将达到2000万人左右。
(图片来源于网络)
而之所以造成如此大缺口的主要原因,是因为我国大数据处于飞速发展的状态,然而高等教育专业滞后,目前大数据专业人才不足200万,需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型,他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。
数据中蕴藏着巨大的商业价值,从初创公司到大厂纷纷成立数据分析部门,为公司的运营、决策提供指导与帮助。到现在,数据分析已经成为未来必不可少的工作技能之一,一些看似与数据分析无关的岗位,企业在招聘时也要求具备数据分析能力,比如市场、财务、运营、人力等等。
数据分析给予了人们彻底颠覆“营销”的期盼,大部分人都希望能够成为数据分析师,承接大数据时代带来的好处。
无论是即将毕业的学子,还是征战职场多年的人士;无论你是迷途不知归路的追梦人,还是事业遭遇瓶颈的彷徨者。想要进入数据分析行业,那么你就得尽早做好自己的人生规划。
随着各行各业都在进行数字化转型,数据方面的人才也成为各家企业招聘的重点对象,不同数据类型的岗位提供薪资待遇又是如何呢?未来的发展前景与钱途又是怎么样的?今天带着大家一起了解下。
从图中可以看到对数据方面人才需求最旺盛的仍然是北京,上海排在第二,与此同时,杭州在这方面的需求上面已经超过了广州,位列第四,同时在前十名当中成都、南京以及武汉与西安都纷纷上榜。
(图片来源:关于数据分析与可视化)
薪资方面,我们可以发现“数据挖掘工程师”这个岗位,薪资一般比较容易达到20K-40K之间的区间。
(图片来源:关于数据分析与可视化)
不同领域对数据人才需求也有所不同,从图中可以看到对数据分析人才需求最旺盛的几个行业分别是:互联网、金融、零售、咨询、电信等等领域。
(图片来源:关于数据分析与可视化)
从事数据分析岗位,选择不同的企业差别会很大,这也与钱有直接的关系。总体来说:
如果你是刚刚毕业的大学生,在一线互联网大厂从事数据分析工作的话,薪资可以达到20k以上。但是一线互联网大厂的要求也是相对较高,一般需要本科以上学历,统计学、计算机相关的专业。国企大概在15k上下,而传统行业相对会低一些,往往在10k左右。
普通互联网公司和传统行业肯定没法与一线互联网大厂相比,但是如果是一些知名的传统行业也是很不错的选择,比如移动、联通、银行等等,在里面工作几年后,再去互联网公司,薪资待遇也会很不错。
数据分析的职业发展是一个不规则的线性成长,而且,职业寿命长。学会数据分析职场收益长久,越老越吃香,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。
CDA数据分析师助力就业季,推出数据分析就业班,市场空间大、发展前景好,薪资水平高。线上线下相结合,灵活上课。无论是0基础就业,还是转行,都可以满足你的需求。
根据往年学员数据统计,明确有就业需求学员的就业率超过90%,CDA就业班是为解决当下企业招人难、学员就业难的问题所研发的精品课程。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授,内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能,学员经过三个月系统全面的脱产学习,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位,抓住大时代的大机遇!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16