从20世纪90年代开始
欧美国家就开始大量培养数据分析师
直至现在
数据行业仍然蓬勃发展
对数据分析人才的需求依旧长盛不衰
并且还有逐渐增多的趋势
麦肯锡的数据报告显示
到2020年为止
数据行业的估值将达到600亿美元
全美将面临15万以上的数据岗位空缺
数据行业蓬勃发展
什么专业的学生适合这个行业？
最常见的岗位又有哪些？
想做数据分析，必备的技能有哪些呢？
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01 大数据行业迅速发展
从2019年数据行业报告来看，2019年大数据行业整体市场规模达1000亿，其中行业应用细分市场规模为700亿，是大数据行业最大细分领域。
从中美市场的发展路径来看，美国的市场是技术驱动，先从底层基础平台成熟，逐步延伸到上层应用。而中国市场更多以应用、政策为主导。
不同于美国市场每一项技术中间会有一个很大的时间间隔，中国市场云计算、大数据、人工智能这些技术时间间隔很短，几乎是同时爆发。
信息化是大数据的基础，互联网行业信息化程度最高，金融、政务行业在20世纪初已开始进行信息化建设，经历十几年发展，基础信息化已建设完毕。相比医疗、工业等领域，金融、政务和互联网行业结构化数据占比高，数据标准化程度高。
02 什么专业的人才适合数据行业？
数据行业的岗位对专业没有严格限制，数学、计算机、统计、经济学的学生都可以进入数据岗位。
数据行业相关专业有：
除了这些专业之外，近些年出现了一些比较火的数据相关专业，很受想进数据行业的同学们的欢迎。例如：
Marketing Analytics
Marketing Analytics已经成为Marketing专业的核心方向，是指通过数据分析，能更好地认识市场的商品供应和需求的比例关系，从而采取正确的经营战略，满足市场需要，提高企业经营活动的经济效益。
Business Analytics
Business Analytics是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业。BA主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务于IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等各个行业。
Management Information System
MIS专业是以计算机科学为基础，将信息技术应用到商业层面。从中可以学到编程和一些软件的使用。MIS也可以作为转专业到计算机专业的一个绝佳跳板。
03 数据行业的常见岗位
数据行业以处理数据的步骤不同划分了不同的岗位。数据处理基本步骤及对应岗位分别为：
以下为常见的数据分析职位：
数据工程师（Data Engineering）
数据工程师指的是能收集和处理大规模的原始数据，将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
数据科学家（Data Scientist）
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。
数据分析师（Data Analyst）
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
营销分析师（Marketing Analyst）
市场营销分析师是企业当前急需的，它是指在经过一系列的市场调查后，对其所掌握的信息，进行专业的汇总、分析；最后在根据分析结果做出及时、准确的策略的专业人才。
商业分析师（Business Analyst）
商业分析师能根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。相比其他的业务人员，能更高，更广，更深入并且更数据化地对业务进行分析。
数据分析岗位薪资对比：
（数据单位：1K） 数据来源：Glassdoor
从岗位的平均年薪来看，负责数据获取的岗位年薪较高，平均年薪在$90K左右；数据分析的岗位，以及商业分析师的平均年薪集中在$50K-$59K之间。
04 数据行业需要掌握的技能
数据行业的岗位对hard skills的要求比较高，要求求职者对于数据分析的各种软件有很好的掌握，而不同岗位之间的hard skills要求又有一定的差异。
数据行业不同职位的技能要求：
对于数据获取的岗位来说，需要的hard skills比较多，因此技能过硬的候选人能够脱颖而出胜任这些岗位。适合计算机专业背景的同学申请。
而数据分析的岗位更倾向于业务方向，因此候选人除了需要有一定的数据分析背景之外，还需要掌握商业知识以及一定的沟通能力。
对于数据行业的入门者来说，想到得到一份好的数据行业的工作，Oracle， SQL，Netezza都是常用的数据分析工具，特别是SQL以及它的变体。2015年SQL是10大常用语言，这个趋势应当会持续很长时间。
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