
何为职场硬实力,除了一定的学历文凭,除了一本本的资格证书,更重要的是你所在行业的专业技能。不过专业技能不能成为你的优势,面对如今人才济济的市场,僧多粥少的局面早日抹去了你脸上的最后一缕自信。优胜劣汰,你能力不如别人,你就得让道。如今的职场,真正体现硬实力的应是顺势而为和发展极具潜力的专业技能,这才能成为你职场生涯的一闭屏障,带你披荆斩棘,无往不胜。而说到职场硬实力,在大数据潮流下发展前景非常可观的就数数据分析师了。说到当下大数据分析的发展情况,当属美国发展得最好。近日,有美国方面的报道,宣称数据分析师应该是未来最具发展潜力的职业,就是说数据分析师的未来就业形势会更好,下面就跟随小编一起看看美国方面都是怎么说的吧!
数据分析师的职场发展:未来最具发展潜力的职业
数据分析师的职场发展,最近我有看到一篇报道,是讲述数据分析师的职场发展,提到数据分析师可能是未来最具发展潜力的职业。到底依据何在,逻辑何在?我们来一探究竟。
在美国,数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元。数据分析师将成为今后5 年最热门的职业。
尽管不少专家表示,美国的就业市场尚未完全恢复,但已出现一类行业,其在私营企业内所获得的薪酬比其它行业高出近70%。这一类行业被称为“数据分析”(Data Job)。
顾名思义,从事这一行业的人的共性是与数字打交道。因此,经济学家、会计、市场研究分析员,甚至化学家等,均可算为“数据分析”行业的从业者。
数据分析师是做什么的
阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。
大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
数据分析师将成为今后5年最热门的职业之一
美国国家劳工统计局的数据显示,“数据分析师”是美国成长第二快的职业。劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2019年将有80万从业人员(增长53.4%)。
根据美国商务部发布的一项调研显示,在2013年,“数据分析”业在私营企业中所获得的平均时薪为40.3美元,比其它行业的平均时薪23.96美元要高出许多。
简单的来说,大数据时代的到来,标志着人类进入商务智能化时代。
其特点是就业面广,行行需要,薪金高,职业稳定,而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰,并且可以在家里办公。
随着大数据在中国国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。
有媒体报道,在美国,数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而中国国内顶尖互联网公司,数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。
当然,目前大数据在大型商家的应用,挑战依然很多。
虽然目前概念喊得很火,就目前阶段不是所有的大型综合体,大型商家具备数据意识和数据分析能力,以及目前数据量较少不具备太大的参考意义。
此外,仅仅是数据还解决不了问题,还需要懂运营、懂市场的企业参与,才能让数据的价值得到发挥。
尽管如此,具备强大的数据分析能力的大数据公司将会越来越受到商家的追捧。
从整个行业来看,数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,无一不渗透着数据分析的内容。我们在今天遇见了一个新时代,一个虽然还在发展但前景辉煌的时代,数据分析已经潜在的覆盖了我们的生活,这其中离不开每位数据分析师的奋斗和努力。
我们都知道,比选择一份工作更重要的,是选对一个行业。有的行业正在萎缩、坍塌,有的行业却正势如破竹、快速兴起。硅谷投资人整理的美国正在快速发展的8个行业,分别为:软件行业私人理财顾问、生物医疗工程师、环境工程师、数据分析师、护士、理疗师和药剂师、健身教练。不管你是在找工作,抑或准备创业,相信都可以给你提供一个新的参考。
大数据时代已经到来,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。如果你想进入数据分析行业,那么你就得尽早做好自己的人生规划。机不可失,失不再来,我们没有多少个十年可以荒废,父母也没有多少个十年可以等待。站在人生的十字路口,即将踏出全新一步的你,准备好了吗 ?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29