在未来的工作中，数据分析思维是最重要的竞争力之一，而作为与数据处理关系最密切的职业——数据分析师，在大数据时代，也将迎来黄金就业期吗？在互联网的下半场，企业数字化转型已是必然。近两年的信息革命悄然而至，一眼望去是一片狼藉。最为直接的表现是越来越多的智能设备逐渐取代人类，成为社会不可或缺的一部分，那么数据分析师就业前景如何呢？一起看看看小编的分析吧。
一、数据分析师是什么？
关于数据分析师职业，从不同的视角切入，业界有各种分类和理解，但总的来说主要可以分为 三类：数据分析师、数据科学家以及数据工程师。
首先是数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师等等。但万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
再者，是数据科学家，某种程度而言，这是数据分析师的进阶版。与数据分析师不同的是：其一，他们精通优化。不是优化数据，而是优化分析数据的模型和工具，他们往往都非常熟悉机器学习，可以构建机器学习模型，并基于大量的数据分析结果不断完善机器学习模型;其二，他们重在预测。如果说数据分析师是基于历史和当前数据分析眼下的问题，那么数据科学家就是在前者的基础上深挖异常原因和趋势走向，对关键问题作出解答。
第三，是数据工程师，相对于前两者在数据分析和应用能力方面的侧重，数据工程师则更需要数据库设计、编程开发的能力。他们搭建用于数据传输的API，设计、构建、安装、测试、维护数据管理系统，保障数据的存储及传输，为数据分析师和数据科学家提供稳定有效的分析环境。
鉴于本期话题更主要的是围绕数据的分析与应用，而数据工程师的专业能力更倾向于软件开发类，因此今天，我们将着重围绕数据分析师和数据科学家来聊一聊他们的必备技能与职业发展前景。
二、数据分析师入行技能装备需什么?
在这个数据驱动的时代，数据分析师已渐渐在各大行业占据了举足轻重的地位，这也使得越来越多的年轻人想要从事这个职业，那么在数据分析师的职业画像里，有哪些技能是入行必备的呢?我们可以分为两大类来看：硬技能、软技能。
对于数据分析师而言，入行必备硬技能主要有以下几项：
④R或Python语言可以二选一学习掌握。关于R，主要了解其命令行用法、掌握一些数据分析库包(如tidyr,dplyr,ggplot2);关于python，则可以主要了解其基本语法、函数和相关库包(如numpy,pandas,matplotlib,sklearn)。
⑤初步了解机器学习，能够理解一些常见算法的基本原理、用途和优缺点(如分类算法：贝叶斯、决策树;回归算法：线性回归、adaboost回归;聚类算法：K-means)
对于数据科学家而言，入行必备硬技能主要有以下几项：
②精通SQL、Excel、R或Python语言，或视工作需要针对性掌握专业数据分析软件。
对于想要进入数据分析行业的候选人而言，除了上述硬技能，还有三项软实力也是不可忽视的。
其一，需要具备强大的逻辑性、数据敏感性，以及善于发现问题、总结规律的能力。
其二，需要对自身所在行业有深刻的商业理解，不能仅局限于数据本身做出分析，当然这部分的要求针对数据科学家而言会更高一些，在数据分析的过程中，需要精准把握异常数据及数据所体现的趋势，结合公司业务及市场行情做出问题诊断及趋势预测。
其三，无论是数据分析师还是数据科学家，都必然需要呈现他们的数据分析结果，在这个过程中，呈现的方式就尤为重要了。这也是现在我们经常能听到“可视化报告”一词的原因，如何在将海量数据经过整理分析得出结论后，以精确、清晰、易懂而又美观的方式呈献给这些结论的阅读者并被对方准确理解，这才是让数据分析师们的专业能够产生现实意义的能力。
三、数据分析师就业前景如何？
在一切都在走向智能化的今天，数据分析职业无论是就其资源的集中性，还是专业的前沿性，都会给它带来多元而蓬勃的发展前景。我们可以从以下三个方面来简要分析一下。
就数据分析本身的特点而言，需要设立数据分析岗位的行业通常是比较接近时代发展前沿的，或者企业本身的规模已经发展到相当的程度，又或者具备受众对象极其广泛的特点，例如涉及公共事业或民生政策。因此，数据分析师本身所处的职业发展平台往往会在规模、资源、技术、资金等方面都具有较大的优势。例如互联网、金融、BAT等数据平台企业，以及其他数据驱动的非数据公司都会需要大量优秀的数据分析师或数据科学家。
互联网公司基于对用户洞察、数据提取、实时数据分析的需求;金融类公司基于对发展数据基础设施、离线数据分析的需求;BAT等数据平台企业基于对强大的机器学习、数据分析能力的需求;其他数据驱动的非数据公司，则因为需要通过数据分析优化产品，提成产品竞争力，因此对于大数据的获取、处理、分析、可视化报告的呈现都渐渐成为刚需。
在数据分析行业内，职业路径的发展大致分为两种。其一是向专业型发展，在技术层面不断深挖，在算法、模型等方面精益求精，为分析工具的优化革新做出贡献;其二是向“数据+方案”型发展，在具备扎实的数据分析技术基础上，结合企业、市场需求，进行数据分析，抓住关键问题，深挖原因并做出预测，提供解决方案。第二种方向的数据分析师在职业发展前景中会有更多的可能性，比如很多数据分析师基于他们强大的数据分析能力以及精深的商业理解，转型从事产品、运营、业务的管理岗、技术项目管理、战略专家也都是很成功的。
从一线城市平均薪酬来看，数据分析师的入行起薪一般在6K/月-8K/月;入行3到5年的数据分析师则一般在15K/月-25K/月;数据科学家的年薪通常在40万以上是比较常见的。而在数据科学家的范畴中，真正能洞察行业先机、把握关键预测的人，其收入也必然更为可观。
四、有必要过分担心就业前景吗？
如今，在人工智能快速发展的背景中，大量基础性、规律性强的工作都开始渐渐能够被机器所取代，各项职业会迎来“终极优化模式”，随着人工智能的发展，有些看似需要思考，需要分析的工作也渐渐在机器自我学习的进化下面临被取代，那么数据分析师的岗位是否也面临着这个危机呢?
其实，过分的担忧是不必要的。就我国目前的数据分析行业发展程度而言，即使对大数据的应用越来越广泛，但无论在整体技术水平、应用环境，还是国民意识、商业环境等各方面都仍然距离世界顶尖程度还有相当的差距。数据分析行业在其专业技术上的前沿性正是这个时代通往不断智能化道路上的关键工具之一。因此，单就行业本身的发展需求而言，也还远没有到它的夕阳期。
我们在做职业生涯规划时，除了对职业的终极优化模式进行描绘外，也要综合自身黄金职业生涯时间段考虑。在通往职业终极优化模式的实践中，所产生的那些岗位都是非常有价值的。
数据分析产业越来越被各行各业所接受。特别是过去的2020年，新冠状动脉病爆发的爆发，让大家对数据分析行业有了极大的认同。特别是《2021年新冠型肺炎预防指南》的发布，让数据分析师的角色更加深入人心。不仅仅如此，该指南还宣称，随着企业复工复产，后疾病爆发时期对数据分析技能的需求可能达到历史最高水平。造成这种现象的根本原因，还是因为每一个组织和行业，都迫切需要数据分析师把最新的行业数据转化为战略方针，为各行各业的未来“指点江山”。看完小编的介绍，你知道数据分析师的就业前景如何了吗？希望这篇文章对你有帮助。
