数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。数据分析师承担大数据挖掘工作中，应用Hive、Hbase等技术性，专业对从业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。不论是中国或是海外，数据分析师的人才要求都非常大。麦肯锡公司预测分析，2018年，国外的大数据工程师的空缺是20数万人；中国的人才空缺得话，说上百万上一定的都是有。数据分析师指的是不一样领域中，专业行业报告收集、梳理、剖析，并根据数据信息作出行业研究、评定和预估的专业技术人员。愈来愈多的政府部门、机关事业单位将挑选有着数据分析师资质证书的专业人员为她们的新项目作出科学合理、有效的剖析、便于恰当管理决策；愈来愈多的风险投资基金把新项目数据分析师所提供的统计分析报告做为其分辨项目是不是行得通及是不是适合投资的重要环节；愈来愈多的高校和教学组织把数据分析师课程内容做为在其中高高管及管理层培训方案的主要具体内容；愈来愈多的仁人志士把数据分析师培训计划做为其职业发展中必需的知识结构。无论是在公司或是社会发展，数据信息都已经逐渐开始饰演愈来愈关键的“人物角色”。在这样的趁势下，数据统计分析逻辑思维已经不只是数据分析师的“技术专业”了，包含市场销售、销售市场、经营、方案策划、商品这些前面的岗位都必须根据大数据分析来帮助的工作中，乃至连后台管理的会计、财务、人事部门等也逐渐必须根据大数据分析来提高高效率。可以那么说，假如你在公司当中工作中，你以后会逐渐愈来愈多的和信息相处，这个时候数据统计分析已经变成工作的必备条件。从岗位工资看来，数据统计分析领域的高薪职位关键分散在长三角、珠三角和京津冀地区。北京市、上海和深圳的工资位居第一矩阵，均薪在10k ；杭州市、宁波市和广州市位居第二矩阵，均薪在9k ；别的沿海地区及内陆地区中心城市，如南京市、重庆市、苏州市、无锡市等坐落于第三矩阵，均薪在8k上下。从岗位量看来，北京市、上海市、广州和深圳位居第一矩阵，岗位量在30000 ，杭州市、成都市、南京市和天津市位居第二矩阵，岗位量在20000 ，武汉市、西安市、郑州市等地区核心或省级城市对数据统计分析岗位的要求也相应较高，岗位量在10000 。从领域要求看来，网络金融、O2O、数据平台、文化教育、国际贸易、文化艺术行业对数据分析师需要量对比别的行业更高。大数据的就业怎么样学技术，最后还是希望自己今后能凭借着这门技能，找到一份不错的工作，来解决自己的就业问题。不少想学大数据的朋友，就来留言问笔者，说想知道学大数据就业有保障吗，好找工作吗本文会详细讲解一下，学大数据就业有保障吗，好找工作吗，这个话题，回龙观UI设计来解答大家的疑问。1：目前大数据相关人才处于紧缺状态，因为目前没有高校开设专门的大数据专业，市面上没有对口的大数据专业的大学生可用。与此同时，很多大型互联网公司，也在招聘大数据人才，但是尴尬的是，重金难求一才，可见目前大数据人才的稀缺程度，也可以从侧面也可以看出大数据的潜力。2：参加专业的大数据培训，会让你快速掌握好当下企业急需的大数据技能，北大青鸟的大数据培训班，课程设置紧贴企业用人需求，是非常专业的大数据培训学校，在帮助学员就业找工作这块，是比较有利的，就业率已经达到了百分之九十九。3：当你能够熟练掌握好这门技术的时候，找到一份好工作不是难事，很多大公司已经在寻求专业的大数据工程师来填充自己实力。大数据工程师的薪资待遇也十分可观，北大青鸟大数据学员的就业薪资也达到了8K，还仅是刚刚毕业基本无经验的情况下。统计与大数据分析专业就业前景1人才缺口大大数据专业毕业以后主要从事大数据分析工作，该岗位目前人才缺口很大，学会大数据分析就等于拿到了入职大企业和高薪资大门的钥匙。根据统计显示，仅北京地区1天需求量达到15680个。2各行各业需求上涨像金融，电商，游戏，医疗，未来教育，社交等行业都需要大数据分析人员，需求量很大。3大城市机会多工资高大数据专业人才的需求主要集中在一线一线城市，在大城市学到的东西更多，同样薪资水平也高，北京地区的大数据分析平均月工资就达到了20050元。从人才缺口和需求上涨到高薪就业，都体现出了大数据专业是一个就业前景很好的专业。大数据专业就业三大方向大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。大数据专业人才就业薪资1基础人才：数据分析师北京数据分析平均工资：0610630/月，取自15526份样本，较2016年，增长94%。数据分析师岗位职责业务类别:技术业务方向:数据分析工作职责:1根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；2负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；3参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；5独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；6参与编写项目相关文档。教育背景:学历：本科其它：经验要求:工作经验：3-5年任职要求:1统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；2熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；3使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法；43年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；5具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；6主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。能力素养:良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。2大数据开发工程师北京大数据开发平均工资：0630230/月。大数据开发工程师/专家岗位指责（引自滴滴出行）：职位描述：1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；岗位要求：1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；2、精通C/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；6、对Ku、Kylin、Impala、，github等系统有深入使用和底层研究者加分；数据分析师就业现状统计学专业的就业范围较广，可以在各个行业从事信息搜集、整理和分析工作，从事市场调研工作。就业岗位涉及：统计分析员、数据统计员、调研员、精算师、会计、仓库管理等。　　统计学就业方向　　1、从事的行业　　(1)互联网/IT行业：如今是大数据时代，该专业的同学熟练掌握着统计专业知识，同时也具备数学、计算机软件的使用能力，毕业后选择互联网/IT行业作为就业发展方向，前景广阔。专科大数据与会计专业具有较好的就业前景，主要原因如下：1市场需求增长：随着大数据时代的到来，企业对数据分析和处理能力的需求不断增加。专科大数据与会计专业的学生具备数据分析、数据挖掘、统计分析等相关技能，能够满足企业在数据处理和会计方面的需求，因此就业前景较好。2技术与会计结合：专科大数据与会计专业的独特之处在于将数据科学与会计学相结合，培养具备数据处理和财务会计知识的人才。这种专业背景使得学生具备了跨领域的学科优势，能够适应现代企业对数据分析和财务管理的需求，拥有更多就业机会。3大数据行业发展迅猛：大数据行业在近年来得到了快速发展，各行各业都开始重视数据的价值和应用。专科大数据与会计专业的学生可以就业于大数据分析公司、金融机构、会计师事务所等单位，从事数据分析、财务管理、审计等工作岗位。行业的迅猛发展为学生提供了广阔的就业空间。4跨领域合作与机会：专科大数据与会计专业的学生可以通过与其他专业的学生合作，开展跨学科的项目和研究，增强自己的综合能力和创新思维。此外，学院还会积极引进行业专家进行讲座和培训，帮助学生更好地了解行业动态和就业趋势，拓宽就业视野。就业方向：专科大数据与会计专业的学生可以就业于各行各业的企事业单位，如银行、保险公司、会计师事务所、大数据分析公司等。就业岗位包括数据分析师、金融分析师、会计师、审计师等。学科交叉发展：大数据与会计专业的学生可以选择进一步深造，在本专业的基础上继续攻读硕士研究生学位，如数据科学与统计学、财务管理等相关学科，提升自己在职场上的竞争力。专科大数据与会计专业的就业前景较好，主要基于市场需求的增长、技术与会计的结合、大数据行业的迅猛发展以及跨领域合作与机会。该专业的学生具备数据分析和财务管理的综合能力，能够满足企业在数据处理和会计方面的需求。此外，学生可以进一步深造提升自己的竞争力。专科学大数据好就业吗数据分析师就业现状如下：就业现状随着大数据的发展而火热，数据分析师这个职位也水涨船高，成为了一个炙手可热的新兴职业。根据数联寻英发布的《大数据人才报告》，未来3~5年内大数据人才的需求缺口将高达100万，这也意味着数据分析师的就业前景非常广阔。数据分析师是一个跨领域的技术职位，不需要很强的理工科背景，反而是那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。因此，这个职业对很多人来说是一个很好的机会。数据分析师的薪资待遇通常较高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平，而且岗位的薪酬和从业经验正相关，越老越值钱。数据分析师是一个行业适应性非常强的职业。几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联网IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。数据分析师是一个职业寿命很长的职业。只要掌握了数据分析技能，就可以在职场上收益长久，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。总之，随着大数据的发展，数据分析师的需求越来越大，成为了一个非常有前景的职业。专科学大数据是好就业的。专科大数据技术的就业前景相对较好。随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要处理和分析海量的数据，因此对于具备大数据技术的人才需求也在不断增加。专科大数据技术专业培养学生掌握数据处理、数据分析、数据挖掘等相关技能，能够胜任大数据领域的工作岗位。大数据技术包括数据分析师、数据工程师、数据挖掘工程师、数据科学家等职位，这些职位在各个行业都有需求，包括金融、电商、医疗、物流等。扩展知识：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于大数据研究机构Gartner给出了这样的定义。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。