大数据人才市场薪酬报告_数据分析师

据idc统计，全球数据总量以每两年翻一番的速度爆发式增长,与此同时自然也催生出大量与大数据处理相关的职位。这群人在国外被称为数据科学家(datascientist)，他们通过对数据的挖掘分析，来影响企业的商业决策。

不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟。很多公司会根据已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。有的强调数据库编程、有的突出统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验，所以类型众多，诸如数据挖掘工程师、数据研究员、用户分析专家……不胜其数。

归根结底我们要了解企业对数据人才的需求源自企业的定位，(CDA数据分析师培训)专门的数据公司以及大公司的数据部门有完整的数据采集、数据挖掘、数据分析、数据结构的整套体系，而一般的企业多数只需要数据分析师，提供决策辅助和咨询。

所以，繁多的类型背后，万变不离其宗的，是数据相关职位的职能，按照职能我们可以分为四类，对应的专业和职责分别是：

1、数据分析

专业：统计学、数学、计算机、信息管理、金融。

主要职责：运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

2、数据挖掘

专业：计算机、统计学、数学。

主要职责：机器学习，算法实现。

3、数据工程师

专业：计算机、数学、统计学。

主要职责：开发运用简单数据工具，实现数据建模等功能，需要业务理解。

4、数据架构师

专业：计算机、数学。

主要职责：高级算法设计与优化、数据相关系统设计与优化，需要有垂直行业经验。

一、数据分析相关职位

首先，来看一下数据分析师的情况。这个职位的主要技能是1(数据分析)，附带2(数据挖掘)，有少量的3(运用已有工具建模)的需求。因为企业对这个职位的要求是作为业务部门的参考与辅助，因此希望是多面手。title包括数据分析师(员/专员)、数据运营主管等。下面以深圳为例：

二、数据挖掘相关职位

接下来我们来看下数据挖掘工程师的情况。合格的数据挖掘工程师通常需要有3年以上工作经验。一二线城市的大中型企业和数据咨询公司有此类独立职位。主要技能为2和3(数据挖掘和平台应用)。下面以深圳为例：

三、数据工程师相关职位

接下来，我们来看下数据工程师的情况。这是比较复杂的情况，产生的title不计其数，但是归根结底，都是在已有平台和工具的基础上实现开发和运用。大部分我们见到的“数据**工程师”其实都归属此类。技能要求为3(数据结构和算法，分布式计算以及数据库知识等)。下面以深圳为例：

四、数据架构师相关职位

最后，我们来看看数据架构师，这是整个数据产业上的顶端职位，最终指向也是——首席数据官/架构专家。这个职位一般是猎头职位，要求是4(“软件工程技能牛过多数人的统计学家”、高级算法设计与优化、数据相关系统设计与优化，需要有垂直行业经验)。就是既要懂行业，又要技术资历(最少3年，一般5年)，所以空缺巨大。

下面以深圳为例：

综上所述，数据相关的职位，指向的是数据采集、数据挖掘、数据分析、数据结构四大技能，即使初级职位，要求也是一专多能。高级职位则要求每个模块都有理解，对统计、编程、行业理解都要求很高。