传说中年薪110，000美元，就业率高达99％的Data Analytics，火爆背后的真相是….

● 春招追踪 ●

过去四十年，决定经济发展的是摩尔定律

而在未来二十年，真正改变经济发展的是大数据

因为数据分析，就是传说中预知未来的超能力

所有的公司未来都会是数据公司

已经凸显出的世界新技术的三大趋势

云计算+移动互联网+大数据（现在进行时）

机器智能（现在进行时）

IT+生物医疗（未来趋势）

显而易见

无论哪一个领域都会用到data science

而data analyst作为data science的一个分支职位

在未来也将是极度供不应求的工作

根据麦肯锡近期一项关于Big Data的报告

2018年，美国将面临近200,000+数据人才的空缺

相关职位包括

Data Analytics / Data Science / Business Analytics

/ Data Architect / Data Engineering

source:glassdoor

平均年薪高达11w+美元，就业前景好

上升趋势快，未来空间大，积累性高

主页君觉得这才是世界上最接近未来的工作

而我们商科的同学转data science，最适合职业发展路径应该是成为一名data analyst，搭上这列网红职位的快车。

什么是Data Analytics？

Data Analytics更加偏重于将分析和商业运用相结合，分析只是一个手段和途径，更加重要的是将分析的结果转化为切实可行且能有所成效的商业方案。所以类似职位的面试有些类似于基于技术面试题基础上的咨询类型的Case Study。所以从分析中找到可能存在的风险，并提出解决方案比起完美的code有时候更加重要。更加适合非技术出身的求职者。

而且同样是做data analytics的工作，在不同的公司，要求的技能和工作的内容会很不一样。微软Online Service Division有跟Marketing更接近的Data Scientist，也有很多学统计或者IE出身的Applied Scientist做randomized controlled experiment；而LinkedIn、Facebook的data scientist感觉要求Java编程技术熟练，可能学Computer Science出身的最适合；Insurance行业招的是Predictive Modeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、optimize profits，所有相关专业的它们都考虑。

同时，传统行业也在加强analytics（他们一般不叫data science），比如做Texas一家工业废油处理公司的analytics team，目前只是用很基本的统计分析对市场做合理的segmentation，就让公司在某个地区的利润增长超过20%。美国全国各地的超市等，都在拼命地组建或者扩充自己的analytics team，用数据来支持决策。这类工作，一般更接近Business Intelligence（BI）和Marketing。

所以在求职阶段，要根据自身的特长和喜好选择对应公司的analytics team，而在求学阶段，更要提早准备好自己的职业发展目标，去有针对性的学习data的相关专业知识，才能趁早锁定Dream Offer...

Data Analyst的必备技能

Data Hacking

要有独立把数据化为己用的能力

可能会用到：

SQL

Programming

Hadoop / parallel processing

这其中，SQL和Programming是最基本的，你必须会用sql查询数据、会快速写程序分析数据。当然，你的编程技术也不需要达到软件工程师的水平，因为你写的code大多数只是一次性的、不会被复用，而且也只会被你或者个同事使用，并非放在网上让无数人点击，因此对程序质量要求不高。

要想更深入的分析问题

你可能还会用到：

Exploratory analysis skills

Optimization、Simulation

Machine Learning、Data Mining

Modeling

Problem Solving

你不光要理解what users say they want，你还需要真正的理解what they actually mean，转化定义出一个可以用数据解决的问题，然后选择正确的分析工具，量化分析解决问题。

Communication

数据科学家会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是 business领域的人。那你需要有较强的交流能力。你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲high level的分析和推荐，有能力给同事讲解和defend你的技术细节，也就是”见什么人说什么话”。