各行各业正被大数据重塑，从金融风控领域，到智慧医疗范畴，从互联网大厂格局，到传统连锁经营态势，与当下毕业便失业情形不同，数据分析岗归属供不应求的高薪机遇 。
于当下数字经济蓬勃兴盛之际，大数据已然成了促使各个行业创新以及变革的关键核心动力装置器，从金融风险管控延展直至智能制造领域，从医疗病症诊断覆盖至智慧城市范畴，它的应用场景在所有地方都存在着 。
大数据人才存在旺盛需求，这覆盖技术研发领域，其为从业者供给宽广职业发展之地，此覆盖数据分析范畴之际也给予就业者广大业界拓展空间，于新兴交叉学科范畴同样给从业者开放广阔行业发展领域。
从不完全的统计情况来看，在全国范围之内，与数据分析相关类型的人才缺口达到了上百万的数量，而就在这其中，处于一线城市的缺口更是大一些，对应届生而言起薪是从10K开始的，对于资深分析师来说薪资是50K往上，复合型人才的溢价超过了40% 。
掌握知识，运用 R 进行数据清洗，对数据展开分析，产出可视化报告，实现技术与业务管理之间桥梁的建设，抢占 AI 医疗、金融科技、互联网等高薪行业的黄金赛道。
数据分析师｜就业全景图
一、技术研发类岗位
大数据开发工程师属于大数据技术落地的核心范畴，其职责在于搭建分布式计算系统，其职责还在于维护分布式计算系统，比如Spark等，其职责也在于优化数据存储效率，其职责同样在于优化数据计算效率，其职责更在于确保海量数据能够进行高效处理。
在实际工作期间，要针对电商平台去设计一种实时数据处理系统，该系统得能够撑住每秒数万笔交易，还要对金融机构构建一个安全可靠的大数据存储平台。
负责在企业层面设计数据中台的工作之人是数据架构师，其要整合数据湖、数据仓库这等涉及到数据存储、带有处理架构性质的相关内容，进而为企业给予统一的数据服务 。
于那些金融、电商等数据密集型企业里面，数据架构师的刚需状况更加急切，称得上需求迫切，特别突出的具备优秀能力的数据架构师，其每年薪资常常会超过60万，这算是大数据区域那些典型的高薪岗位啊。
二、数据分析与科学类岗位
运用SQL，或者为数据进行清洗，以及对数据加以处理，借助Power BI等工具来开展数据可视化，进而洞察和发现业务问题，最终为决策提供相应支持，这便是数据分析师要做的事 。
在行业之中，数据分析师的门槛相对而言是比较低的，需要具备牢固且结实的统计学方面的基础，以及优良突出又出色的业务理解能力，能够把繁杂复杂的数据转变转化为清晰明了、容易被理解明白的结论，并且进行呈现展示，其薪资收入同样比较显著可观，是颇为不菲。
在实际之中的应用场景里，像是快消费品行业借助对消费者购买数据予以分析 ，达成给产品推广以及库存管理提供建议的目的 ；于互联网运营范畴中间 ，凭借对用户行为开展分析 ，达到优化产品功能以及营销策略这样子的效果 。
分析领域有这样一个高阶岗位，即数据科学家，其年薪动不动就要达到30万以上，该岗位需要构建预测模型，还要求精通数据算法以及深度学习框架，与此同时，像金融领域的风控模型、医疗领域的疾病诊断模型等都是此类模型 。
三、数据新兴交叉领域岗位
于大数据范畴之内，有这样一群人称作AI工程师，从事诸如大模型训练层面的优化工作，还有智能决策系统的设计工作等这类项目，并运用像等之类的深度学习框架，将关注的角度着重放置在自动驾驶方向、AI医疗方向等应用场景之中 。
比如在自动驾驶这个领域中，AI工程师借助对海量路况数据展开分析，来训练车辆感知模型以及决策模型，以此提升自动驾驶的安全性，还有可靠性【萝卜】，未来对于AI工程师的需求将会持续攀升。
数据分析师｜行业和薪资
数据分析应用的重要领域之中，存在着金融行业，其典型岗位涵盖量化分析师，以及风控建模师等 。
在这当中，量化分析师借助对金融市场数据展开分析，进而构建起交易模型，以此为投资决策给予支持；而风控建模师利用大数据技术构建信用评估以及风险预测模型，用于防范金融欺诈之类的情况 。
普遍而言，金融行业薪资是非常可观的，数据分析岗位的月薪一般处于20K到40K之间，特别是智能投顾等领域，人才需求增长速度尤为快速，行业当中顶级的数据分析师，其年薪能够达到百万级别 。
医疗健康地带存医疗数据分析师，基因数据工程师等，医疗数据分析师借由剖析患者病历以及诊疗数据，为个性化治疗方案之定制给出根据，基因数据工程师却承担处理并分析海量的基因数据，推动精准医疗之进展 。
医疗领域具备这样一种属性，基本薪资并非很高，然而综合福利却是比较高的，其月薪通常是在15K至30K的范围，伴随医疗与AI技术的相互结合，相关岗位的需求将会持续不断地增长。
电商行业数据分析岗需求量极为庞大金融工程的就业方向和前景，零售行业数据分析岗需求量同样极为庞大，其依赖大数据来开展用户分析，其依赖大数据来进行运营优化，存在用户增长分析师岗位，存在推荐算法工程师岗位。
如用户增长分析师所致力于的，聚焦通过专项分析围绕用户注册行为数据进行研究，通过专项分析围绕用户购买行为数据展开剖析，进而探寻形成提升用户量以及活跃度的有效方法；而推荐算法工程师所专注的，乃是精心设计构建个性化推荐系统，依据用户曾经的浏览历史状况，依据用户过往的购买历史情形，从而为用户精准推荐其可能怀揣兴趣的商品 。
电商、零售类中有一个数据分析岗，它属于那种门槛相对来说比较高的，十分注重项目实践方面的经验金融工程的就业方向和前景，存在竞争缺口比较大的情况，普遍每个月的薪资处于18K到35K的范围，在其中供应链优化等这些领域其实是未来增长热点。
正朝着智能制造转型的中国制造业，凸显出工业大数据工程师、预测性维护专家等岗位需求。负责整合物联网设备采集的生产数据以此优化生产流程以及质量控制的是工业大数据工程师，通过分析设备运行数据来进行生产优化的则是预测性维护专家。
既因为传统制造业于数据分析这一领域当中地进展，相对处于后续状态；且竞争压力比较低；又有着就业稳定性比较高这样的特性；所以其数据分析岗位每个月的薪资，一般是在15K至25K地范围，从长期的角度来看，依旧存在着上升的空间。
政府采购和公共事业从事大数据应用，智慧城市规划师岗位，交通数据工程师岗位。城市交通，或是能源等属于智慧城市规划师分析的数据，其作用是优化城市资源配置；交通数据工程师借助大数据技术，改善交通拥堵情况，提升公共交通效率 。
此类岗位考取在编后，多是通过政府外包的方式来进行技能学习，薪资相对稳定，月薪处于12K至25K的范围，随着数字政府建设的推进，相关岗位呈现出有专类定向考公录取的趋势。
从总体方面去看，一线城市，也就是北京、上海以及深圳，其薪资比平均水平要高出大概30%，并且在AI、金融科技等这些领域之中，人才跳槽的时候薪资涨幅能够达到20%以上。
问韩老师吧，不同行业岗位有薪资差异，关于具体薪资待遇，就业方面的指导，能依据所在城市、行业就业水平，还有个人具体情况来咨询 。
数据分析师｜前景和政策
大数据领域之中，人才缺口处于持续扩大的态势，依据预测来看，在2025年的时候，中国大数据人才缺口将会达到250万，当中数据分析师，AI工程师等岗位的需求增速是最为快速的。
求职者有广阔就业机会，得益于这一巨大缺口，尤其是具备丰富经验以及扎实技能的人才，更是行业竞相争抢的对象，项目实践是就业中最为被看重的技能呈现 。
关乎政策领域范畴，“数据要素×”三年行动计划予以问世，促使工业制造领域的数据运用得以推进，农业领域的数据运用得以推进，医疗等12大领域的数据运用亦得以推进 ，进而催生出大量全新的岗位需求 。
像是在农业大数据被运用到精准种植那儿的时候，以及农产品溯源之处，是需要数据分析和技术方面人才，在工业制造中将其中的相应融合应用起来的时候能够推动智能制造的有关发展状况，进而会进一步加大对于工业大数据人才的需求情况 。 ；
技术迭代正在重塑对于大数据人才的能力要求，AI工具的出现替代了部分基础的数据处理工作，这使得从业者需要更加注重于问题定义、决策推动等能力。
在未来，那些能够把大数据技术跟具体业务场景相互结合起来的人才会更具备竞争力，他们既懂得技术比如 、SQL，同时又懂得业务像金融产品、医疗流程，其待遇会高出百分之五十！
数据分析师｜技能和培训
大数据领域的核心技能可以分为基础、进阶和高阶三个层级。
基础层级要掌握 Excel 工具，基础层级要掌握 SQL 工具等，基础层级还要掌握统计学基础知识，基础层级能够开展简单的数据处理，基础层级能够开展简单的数据分析，基础层级属于适合入门级的数据分析师 。
进阶层级，要求掌握编程语言，如 、R 等，熟悉机器学习算法，以及等可视化工具，能够开展更复杂的数据分析，还能够进行建模，适合从事数据建模分析师等岗位。
对于高阶层级而言，要掌握 Spark 这类分布式计算框架，还要掌握深度学习框架留学之路，要能够去设计复杂的大数据系统，并且能够实现算法模型这种工作，它适合数据科学家等岗位，也适合大数据架构师等岗位。
在职业发展培训路径上，从业者可以选择纵向深耕或横向跨界。
对于纵向深耕而言，初级的分析师能够借着持续不断地积累经验以及提升技能，进而成长为身为资深的数据科学家，并且专注于算法的研发；而数据工程师能够朝着架构师的方向去发展，主要负责大数据系统的搭建跟优化。
选取横向跨界，这也是一种挺不错的可供选择的方式，于掌握大数据新技术期间之后，对于金融医疗等行业相关知识开展学习，进而塑造成为处在该特定领域范围之内的大数据方面的优秀顶级专家；又或者是着重有针对性地去培养塑造产品思维，以此实现转型转变成为数据产品经理，在促进前后技术与市场需求之间达成有效衔接，从而推动促使大数据产品能够顺利实现实实在在的落地以及持续不断地迭代更新 。
此外，约百分之三十五的从业者，在三到五年之后，选择自由职业或者创业，去为企业提供定制化的数据分析服务。中小企业对于数据服务的需求，在不断增加，这为创业者提供了机遇。
从短期角度说，大数据领域就业前景广阔，掌握特定技术、SQL等技术以及相关业务知识，可实现就业并获取高薪；就长期而言，“AI + 领域知识”的复合方向，能够规避技术替代风险 。
中国最早的一批数据分析师里，包括韩老师，他起初在上海互联网公司的数据分析岗位就业，之后在沪上出名的教育培训机构担任数据分析岗位授课教师，其实践经验丰富，其教学经验也丰富。
2022年，处于疫情时期，韩老师与同事一同开展创业行动，组建了数据分析师培训班，为全国范围内的就业人员们展开指导与培训，这些人员包括面临应届毕业情况的，包括往届毕业情况的，包括留学归来这种状况的，包括是跨行转入这种情形的，在前后三年半这么长的时间段里，累计指导就业人数达到1000多人，就业率超过95% 。
