
相信大多数人都听说过大数据分析这个行业,但是对大数据分析这个领域还是有很多人不理解的,毕竟这个行业是新互联网时代所提出的一个名词。现在很多人都想进入大数据分析这一个新兴职业,毕竟这个职业听起来是一个高大上的职业,同时让人们感觉很体面。在了解了大数据以后,大家对于大数据的就业优势不是很了解,其实大数据分析的就业优势是比较大的。一般来说,就是市场需求大、就业范围广、薪水高、提升速度快、职业提升速度快、职业生涯时间长、工作环境好,职位适应力强。下面我们就给大家详细介绍一下这些内容。
现在我国的IT人才都比较稀缺,同时这个人才的数量不断的增加,不过大数据分析这个行业的人才确实是少,随着信息产业的迅猛发展,数据分析行业的人才需求量也在逐渐扩大。所以,对于大数据分析的行业来说,市场的需求量还是挺大的。而现在很多公司都有自己的IT部门,而IT部门需要对企业自身的数据进行比较,如果数据量比较大的话,就需要对数据库的管理做好准备,而数据分析师不管在哪个岗位上来说,都是企业中重要的角色,因为数据分析师能够通过数据分析对企业未来发展方向有一定的才考作用,所以这就说明数据分析这个行业的优点就是就业范围广。
当然,现在大数据行业发展势头正猛,大数据人才必将成为市场紧缺型人才,发展前景好,薪资水平也水涨船高。大数据行业是目前平均收入最高的行业,其从业人员平均年薪已逾十万元,有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。因为大数据人才稀缺,大数据人才需要一定的技术性,然而高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符,导致大数据人才奇缺,因此一个熟练的大数据技术工程师,特别受用人单位的重视。所以职位高也就是一件正常的事情。
其实很多人都认为大数据就是噱头,其实并不是这样的,大数据工程师是通用性人才,其不受行业发展的限制,而且也不受年龄和体力的影响,就像医生、律师一样,年纪越大,经验越丰富,也就越值钱。大数据人才不但是核心人才,而且是通用人才,走到哪都不怕,所以哪个行业发展快,就可以去哪个行业,更大程度地提高了人才价值而降低了职业风险。而一般从事信息产业的企业大都集中在高级写字楼内或国家级或省级软件科技园内。工作环境优越,生活设施完善,同行业人才聚集,有利于建立广阔的人脉,为自己的事业奠定稳固的基础。
通过上面的描述,相信大家已经知道了数据分析这项工作的前景,其实数据分析这个工作十分有前途,大家在决定投入这个行业的时候一定要先好好想想自己能不能胜任这份工作,这样才能够避免一些不必要的麻烦,毕竟高薪工作往往不是一般人能够胜任的,希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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