数据分析师就业前景如何（数据分析师35岁以后怎么办）

在这样一个依靠数据竞争的时代，【数据分析】的重要性不言而喻。

那么如何成为合格的数据人才？

你的职业幸福感，可以从哪些方面去获得呢？

（本期干货满满，记得转发和收藏哦，期待下次再遇！）

—————————————————————————

本文重点内容如下：

1、自测你的薪资处于哪个水平

2、数据分析的行业现状

3、数据分析师的职业发展路线

4、教你看懂招聘条件，快速拿offer

5、数据分析师的对口专业

—————————————————————————

1、分析薪资数据，找准差距在哪里

数据分析岗位的薪资情况如何？

我们也用数据“说话”：

（2021年数据分析师岗位招聘数据表）

如图所示，不同学历之间，月薪均值的差距达到了5千多元。本科的薪资甚至是高中学历薪资的两倍多。

可以说，本科学历几乎成为月入过万的标配！

如果想要高薪高职位，提升学历才是当务之急。

2、行业现状，前途理想

国家发展战略的要求，技术发展导向的带动以及岗位人才缺口，都从不同方面体现了数据分析师的可观前景。

（1）发展潜力大

“十四五”规划将“加快数字化发展，建设数字中国”作为独立篇章，明确指出大数据是七大数字经济重点产业之一。

在这一大背景下，数字化进程加快，数据分析行业迅速发展。

（2）技术发展导向

随着人工智能的兴起和发展，数据成为提高科技“生产力”的技术基础。

机器学习、深度学习都需要依靠数据，算法和模型是其重要的实现途径。

（3）就业空间广阔

数据分析几乎涵盖了市场的各行各业，尤其是金融、咨询、电信、零售、旅游等行业，迫切需要专业的数据分析人才。

并且随着数字经济的发展，数据分析还将开辟新的就业空间，人才缺口进一步扩大。

总的来说，数据分析的发展一片光明，是一个非常理想的职业选择。

3、职业规划，了解一下

数据分析本来就是一个涉猎面极广的职业，因此其发展方向也比较多元化。

参考以下职业发展路径，看看哪个更适合你？

（1）职业晋升路径

这是一个从基层到管理的飞跃过程。

对于从业者的工作经验、专业知识及管理水平要求较高，同时你的薪资收入、社会地位也会随之“水涨船高”。

（2）职业拓展路径

即使已经选择了数据分析这个职业，但未来不同阶段可能都会有不同的发展方向。

我们从入门到精通的各个阶段，梳理了不同的职业方向。你可以对照目前所处阶段，进行选择。

A、入门（初级数据分析师）

①业务数据分析方向

可以担任商业分析师、业务分析师此类岗位。

主要负责商务应用信息采集，建立商务指标体系，并形成商务数据报告。

②BI可视化方向

可以担任BI分析师此类岗位。

负责构建数据仓库，依托Power BI等可视化工具，预测企业的发展方向，辅助管理者决策。

③数据运营方向

可以担任（数据）产品运营、（数据）市场营销等此类岗位。

负责合理规范地管理产品数据，并且侧重一线决策功能，做好数据运营内容建设。

B、进阶（中级数据分析师）

①商业策略分析

可以担任量化策略分析师此类岗位。

主要负责研究、开发和优化量化策略，完善量化策略模型，从业者需要掌握比较专业的金融理论。

②高级数据运营

可以担任（数据）产品运营经理、（数字）营销经理等此类岗位。

主要负责产品数据处理、完成用户画像体系建设、参与数据产品设计等工作内容。

③数据挖掘

可以担任数据挖掘工程师、风控建模分析师等此类岗位。

从业者必须具有深厚的统计学、数学、数据挖掘等专业知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术。

C、精通（高级数据分析师）

①机器学习工程方向
可以担任机器学习工程师此类岗位。

从业者需要极其精通机器学习、数据挖掘、自然语言处理、分布式计算等方面的工作。

②人工智能方向
可以担任AI算法工程师此类岗位。

主要负责相关业务的AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优等工作。

③其他算法开发方向

比如风控算法工程师、自然语言算法工程师、图像处理算法工程师等。

不同应用领域的技术要求差别较大，但对学历条件、专业知识水平及项目实践经验都有很高的要求。

以上就是数据分析师的相关职业发展路径，相信看过之后，结合自身兴趣和优势，你的职业道路会更加宽广！

4、读懂招聘条件，入职不再犯难

除了做好职业规划，读懂招聘条件也很有必要！

以下面这则招聘为例：

1、岗位职责

通过岗位职责的要求描述，我们需要具备以下能力。

①数据体系搭建能力

如这两条，“负责建立项目数据分析平台”、“负责业务数据的整理、统计与分析”。

这要求应聘者能够根据相应项目需求，从产品、运营效果等方面出发，搭建业务数据库。

②数据报表开发能力

如这两条，“ 负责为相关的部门提供各种数据报表”、“数据分析工具和数据报表的开发”。

开发报表是数据分析师必备技能之一。应聘者需要能够熟练运用BI工具搭建数据报表。

③数据分析报告撰写能力

如第三条，“撰写业务分析报告”。

这要求应聘者能够使用Python处理数据，并结合Tableau数据可视化工具，完成数据分析报告。

④数据建模能力

如第五条，“负责数仓建模、数据关系设计、数据维护等”。

这要求应聘者能够将不同的数据组织形式转化为现实的数据库，进一步完善产品架构。

2、任职资格

可以从以下三个方面来解读：

A.学历要求

不论是求职还是升职，学历条件基本都是一个不容忽视的因素。

我们已经整理出了该岗位的学历层次数据：

数据来源 《2021年数据分析师岗位招聘数据统计》

从图可知，本科学历已经成为行业的“大趋势”。

如果你想提高职业竞争力，最好还是再考个本科文凭。

B.对口专业

由于数据分析师的工作专业性较强，大多企业招聘都有专业要求。

经过统计，该岗位有如下对口专业：

数据计算及应用

金融数学

信息与计算科学

应用统计学

经济统计学

……

由此可知，从事数据分析师岗位，需要具备信息应用类、金融类、统计类等相关专业背景。

即使你并非以上相关专业毕业，现在，也可以通过成人继续教育，帮助你拿到这些专业的证书。与此同时还能助你提升学历，更具竞争力！

C.必备技能

①SQL技能

这是数据分析师需要掌握的基础技能。

查询、更新、删除等数据库搭建的相关操作，都需要靠SQL来实现。

②Python语言

这是数据分析师需要掌握的基础编程语言。

Python可以让分析更加高效，它在数据分析和交互、数据可视化等方面都能发挥作用。

5、若想人生过更好，提升学历要趁早

如上文所述，高学历的提升，可以为我们的就业带来很大的方便。

但其实学历提升的好处不仅仅只体现于职场。

以下三种方式，都可以帮助我们获得理想的高学历。