Robert Walters一项最新数据表明
香港所有银行科技相关的职位
平均薪酬较一年前增加了5%以上
其中最显眼的数据是：
大数据架构师的薪酬增长了27%！
*图片来源：efc
大数据方向人才在2020年还吃香吗？

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大数据人才的薪资，一直在涨涨涨！
在国内，2020年数据分析师的平均工资为10630/月；大数据开发平均工资为30230/月；数据挖掘的平均工资为21740/月。并且薪资待遇从2017年来不断走高。
*图片来源：职友集
岗位坐标北京，今年秋招应届生平均薪资10270 元；拥有1-3年工作经验的人平均薪资15290 元。零经验的小白基本都能拿15W年薪，拿30W+的薪资也大有人在。较2016 年，数据分析师的薪资涨幅高达86.87%。
再看下国际情况，根据Glassdoor的数据显示，海外的数据相关岗位如Data Scientist年薪高达118,700美金，高居排行榜榜首！
*图片来源：Glassdoor
那么0基础如何入门大数据行业，拿百万年薪呢？Uni邀请知名互联网大厂大数据负责人Jim为大家带来大数据入门讲座，为你讲解大数据人才求职趋势及大数据求职如何准备。
课程亮点
在本次课程中，你将了解：
✅ 大数据行业人才需求趋势及用人标准
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大数据人才需求量未来5年将暴增！
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。
*图片来源：《大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》
尤其是互联网行业，从APP开发、区块链、物联网、到人工智能、5G，整个大数据行业随着海量数据的诞生在持续高速发展。
当今这个大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据，企业对数据分析的重视程度也是空前的，逛下招聘网站，随便点开10个岗位，有9个都要求有数据分析能力：
*图片来源：网络
根据UN中国商业联合会数据分析专业委员会汇统计算，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT招聘职位中60%以上是在招大数据方向的人才。数据分析师成为大数据时代的宠儿，需求占比超过四成。
*图片来源：网络
美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）发布报告显示：约23%的毕业生有数据分析技能，但69%的雇主都希望求职者具备数据分析技能。在这份报告中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，相当于20个职位在竞争1个求职者。
*图片来源：Linkedin
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大数据行业核心岗位有哪些？
数据岗位种类非常多，不同行业对于数据人才的需求也不同。常见的数据岗位有大数据工程师、数据挖掘工程师、数据分析师、商业分析师、数据科学家等。
*图片来源：网络
在数据领域求职，主要分3个方向BA+DA+DS，其中DS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。
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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。
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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。根据Glassdoor数据，Businees Analyst在美国的平均年薪已经超过7万刀。
*图片来源：Glassdoor
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大数据岗位必备技能有哪些？
成为大数据专业人才需要拥有：
扎实的理论知识（数学、统计、算法、模型）
熟练的数据库操作语言（SQL、PL/SQL…）
熟练的编程语言（Python、R…）
丰富的实战经验（项目与工作经验）
大部分数据岗位的工作都离不开收集数据、清洗数据、数据分析和数据挖掘等。而随着步骤本身的复杂程度提高，工作中涉及到这些步骤的人的比例也有了显著的下降。这从侧面说明了想要提升自身竞争力，首先要掌握更深层次的专业内容。
*图片来源：Uni自制
在数据工作中，最常用的数据可续方法是线性回归、逻辑回归以及决策树，而这三种方法数据从业者必备的基础知识。另外常用的辅助工具则是Python、 SQL、 Excel、Hadoop/Hive/Pig、R、Jupyter Notebooks、Tableau、Spark/MLlib、Java等。
*图片来源：Uni自制
以下是从Data Analyst - Data Scientist - Data Engineer所需的不同技能：

*图片来源：网络
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