“十人留美国,九人做Data”
Data
岗位究竟有多火爆?

麦肯锡预测

2020全美Data岗位增加28%,达260万

无需代码,文科生也能轻松入行

那么Data类岗位有哪些细分?

文科生如何转型做Data?
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文科出身做Data?
近年来,数据热在国外爆红,不论教育背景如何,留学生都想着毕业能去做Data。现在再问:“你们想找什么工作?”,也许前半句你会听到不一样的答案,但是99%的同学会加上后一句:“做Data或者数据分析啥的也行。”
尤其对于文科生而言,从事Data行业也不失为一个选择,有小伙伴曾表示:

其实我是文科背景,毕业出来做BA。工资的话,一年能拿到$7W多。大家都觉得这个岗是做数据分析的,话是可以这么说,但是真正上手了就会发现,其实要求最高的是你的Business Sense。
Data相关人才已经受到全行业的哄抢。PwC、麦肯锡、高盛、eBay都在招揽数据分析人才。
👇PwC招募数据人才👇
*图片来源:PwC官网
👇麦肯锡招募数据人才👇
*图片来源:麦肯锡官网
👇高盛招募数据人才👇
*图片来源:高盛官网
花钱请数据分析师,等于要求一个小PM(项目经理), 懂产品+会沟通+能写报告!所以其实可以速成的是数据技能,不能速成的是懂产品+写报告技能,数据岗位其实是不限制专业,但是确实更加偏好:统计!精算!CS(计算机人人爱)!麦肯锡最新研报指出:2020年,所有美国数据科学类岗位数量将增加15-28%,总数达到270万。
*图片来源:网络
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火遍全球的Data岗位
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在加拿大, 华为狂招数据人才

在华为加拿大招聘官网上,以“加入加拿大华为团队”为题的专题页面非常显眼。目前,华为加拿大官网已开放超过190个岗位,其中“软件工程师”、“AI研发研究员”居多。
*图片来源:华为官网

在美国, 人才缺口突破30万

领英的研究数据显示,当前美国的数据科学家人才缺口约为151,717人;到2020年,数据相关岗位需求数量预计将增加近36.4万个,就业市场将会出现巨大人才缺口。不仅如此!Glassdoor发布50 Best Jobs in America for 2019,Data Scientist不出意外成为最佳工作!
*图片来源:Glassdoor
同时,在薪酬方面,数据岗也是令人眼红的存在,毕业起薪就可达67,377美元!进阶的Data Scientist,年薪更是飙升到117,345美元!


在澳洲, 薪酬是普通岗位三倍

根据《每日电讯报》报道:在当今大数据时代,数据科学家的需求量大,但可供应挑选的非常少,他们的薪酬是普通澳洲职员的3倍。在澳洲求职网站Seek搜索数据岗,相关岗位线索竟多达13万条:
*图片来源:seek
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Data行业有哪些细分岗位?
在数据领域求职,主要分3个方向BA+DA+DS,其中DS(并非黑暗贤者)其实就是Data Scientist,是大数据领域赚钱最多但同样技术含量,考核标准也是最难的,毕业不久70万的年薪令人仰慕。
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Data Scientist

麦肯锡曾预计未来三年内数据分析师的缺口将达到150万。根据Glassdoor的最数据,在英国,数据科学家相关类岗位的平均年薪高达4W英镑!入门级Data Analyst岗位也有超过3W英镑的薪资。
*图片来源:Glassdoor
根据学科背景划分,有三类人比较适合或者有可能成为DS:首先是专业领域与DS相关:比如CS、统计学、机器学习等直接相关专业,其次是涉及数据和编程非常多的专业,比如Computational Bio,Neuro Science等,最后是Political Science这类与商业和社会相关的专业。DS晋升路径大致为:初级数据科学→数据科学家→高级数据科学家→首席数据科学家。但从初级数据科学到首席数据科学家往往需要5到10年时间。

Data Analystics

数据分析/数据运营/商业分析,这些都是业务方向的数据分析师。绝大部分人都是从这几个岗位开始自己的数据之路,也是数据行业基数最大的岗位。数据分析思维和业务的理解是分析师赖以生存的技能,工具有锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive,了解描述统计学,知道常见的可视化表达,就足够完成大部分任务了。


Business Analystics

商业分析师定位更偏战略层,除了关注数据之外,思考维度会提升到公司业务的竞品分析、未来走向和战略制定层面。所需技能:Excel/SQL是必备项,VBA/R/Python 是加分项;通用能力、设计能力,用户需求的理解和抽象能力等。
从技术角度来说,BA的晋升路线大概是这样的:
Junior BA→Senior BA→Director BA→CXO
从管理角度来说,早期晋升路线和技术方向一样,后期开始出现分化
Junior BA→Senior BA→Project Manager
除此之外,BA的薪资也是非常可观的。网站Glassdoor最新统计,根据Glassdoor数据,Businees Analyst在美国的平均年薪已经超过7万刀。各大行业里BA都是不可缺少的中流砥柱。不仅仅是在美国,BA成为热门专业。在国内对BA人才的需求也只增不减。
*图片来源:Glassdoor
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Data类岗位必学语言+工具
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Tableau
Tableau,通俗来讲,是一款数据可视化的工具。它能够将枯燥的数据变化成为简单直观的效果图,比如下图这样:
*图片来源:网络
目前,各大投行、科技公司已开放2020秋招,其中相当多的数据岗标明候选人需掌握Tableau技能。而且掌握Tableau,你不光能找到数据分析类岗位,同时还能找到BI类(商业智能)岗位。BI类工作机会的Title有:Tableau Developer、BI Analyst 或BI Developer。其中,Tableau Developer的薪资甚至能达到$112,287!
*图片来源:网络

Python
简单来说,Python是一门编程语言,也是数据分析必备语言之一。对于起步阶段的同学来说,其实不必会很多工具,用好一种就行:Python/SQL/R, 任君挑选。不过Python有多热门,看看薪资就知道了,根据gooroo.io的统计,掌握Ruby、Python、C++的人薪资最高。
*图片来源:gooroo.io
Python纯入门并不是很难,在了解Python 的基本语法和功能后,就可以尝试实现一个mini project 了,比如利用Python做完原本需要耗费大量人工时才能完成的审计底稿合并工作,这也会帮助你在面试中有话可说。这里推荐大家招聘面试官会认证的课程证书以及基础数据技能:
1. Code Academy | Python programming 
2. Coursera | Python for everybody
*图片来源:Coursera
*图片来源:Code Academy
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数据岗位高频面试题例举

数据挖掘与数据分析的区别
区别在于数据分析是针对个别属性的实例分析,并提供值范围,离散值及其频率,空值发生,数据类型,长度等信息。而数据挖掘是重点关注聚类分析,异常记录检测,依赖关系,序列发现,多个属性之间的关系控制等。



如何处理可疑或缺失数据
准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息,如失败的验证标准以及发生的日期和时间,有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性。应该找出无效数据并用验证码替换,对缺失数据进行处理,使用最佳分析策略,如删除,单一插补方法,基于模型的方法等。

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列出清理数据的最佳实践
首先按不同的属性排序数据,对于大数据集,逐步清理并改进数据,直到获得良好的数据质量;对大型数据集,可以先将其分解为小数据集,使用更少的数据将增加迭代速度。
要处理常见的清理任务,请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值,或者正则表达式搜索和替换,消除所有不匹配正则表达式的值。最后分析每列的汇总统计数据(标准差,均值,缺失值的数量)。注意:保持对每一个清理操作的跟踪,以便可以根据需要更改或删除操作。
大数据时代,数据分析早已成为能够帮助管理者和企业做出正确决策的必备法宝。既懂业务又懂数据的人才,才能成为就业市场上的香饽饽!

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