The Yong 求职记 - 数据分析师
美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）近期发布的重要报告也指出“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。” 也就是说数据分析师是现在的一个行业热门，当然也已经有越来越的人开始向数据方向锦绣。
约23%的毕业生掌握数据科学与数据分析技能，69%的雇主希望求职者具备数据分析技能。

在知乎上有人贡献了这样一张图，关于和数据相关的不同职位的具体介绍和薪资水平。
关于工作地点，纽约，三番和西雅图是需求的热门。
相比较国外，国内的数据岗位的设置较为不同，通常的职位名称倾向于：
数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
数据分析岗位的主要特征
工作内容主要有以下的关键词
负责数据监控和分析，负责数据处理和数据挖掘
职位要求
  • 统计，数学，数据挖掘专业，1-2年以上工作经验
  • 机器学习理论和技术基础，熟悉使用tableau，编写SQL语句
  • 有编程能力，熟悉SQL,R或Rython
  • 优秀的分析问题的能力，对解决问题充满热情
薪资水平
在上海，大部分雇主给出的工资在10K以上，给出15K-25K的公司最多。
在美国，Data Analyst 的 entre level 工资在55K-110K，毕业年薪50万RMB真的不是梦！
背景要求
  • 一般要求为本科以上
  • 工作年限没有特别高的要求，一般为1-3年，部分职位不限工作年限。
那么作为数据人才在毕业后应该如何选择职业倾向？以及做什么样的准备可以帮助我们在数据分析的求职方面有更强的竞争力。

硬件：
  • 统计学，数理统计，数据挖掘这是最基础的理论知识。这几门课的理解程度取决了你之后能否驾驭数据分析。
  • Excel技能必备。工作之后你会发现，大部分的数据分析还是通过excel处理的。
  • 至少掌握SPSS.SAS,R等专业分析软件中的一个，这些软件可以帮助你后期进行快速的建模学习。
  • 编程语言的学习，推荐Rython.
  • 如果你是之后向大数据方向发展，需要学习hadoop,mysql, machine learning等知识
简历
简历很重要，要针对职位的招聘需求凸显相关性。
例如：取和职位最相关的经历，如初理科数学出身背景
择业：
  • 一开始对于薪水的要求不要过分高，刚进入行业的时候主要是以学习为主。尤其是需要转行的同学，记住自己的首要目标是学习。成功转行之后，更换职位的机会和可能性都有很多，不需要在第一份工作的时候过分纠结。
  • 数据分析的工作也分很多中，有更偏向技术类的，也有偏向业务类的。不同的岗位也有不同的需求，要根据自己未来的发展的方向找好着力点。
硬件方面主要都是技术，其实每个人都可以学会，但是更重要在分析数据时候的分析思维。也就是要形成一套自己的数据分析的流程。而想要形成这个流程需要通过不断的学习精进和练习。有数据统计，因为系统的更新数据分析人员要在每年重新学习50%的新知识。

数据分析师所需要的软性素质
  • 沟通能力
    大数据的分析中即使得到了有用的信息，但是如果无法将其在实际中体现出来，其价值会大打折扣。所以数据分析师一个重要的工作内容就是把分析结果有效的传递给不具有数据分析知识的合作部门的员工和管理层。
  • 好奇心
    要找出庞大的数据背后隐藏的规律需要很大的好奇心。通过对不同领域数据的整合和分析，就有可能发现以前从未发现过的有价值的观点。
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