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資料庫職業分析

發布時間: 2022-06-25 15:44:41

❶ 做數據分析員前景如何

可以先來看幾個數據,據獵聘數據顯示,數據分析師的平均薪資在20k+,應屆生的平均月薪都在10k+。目前數據分析能力已成為各行業必備的通用能力。研究顯示,有數據分析能力的人工資比一般人多30%,而沒有數據分析能力的人失業率是一般人的2倍。

數據分析師不僅在薪資上有巨大優勢,這個職位在未來將會持續有巨大的缺口。據麥肯錫咨詢權威預測2025年中國將需數據人才高達220萬。

初級數據分析師如果選擇技術方向發展,可選擇的職位也有很多,例如演算法工程師、大數據開發、數據科學家等等。對這些崗位的職責,可以參考下列的解釋。

1、演算法工程師

運用數理統計知識、編程和業務思維建立數學模型,是當之無愧的產品靈魂。

2、數據開發工程師

數據工程師屬於技術崗,負責搭建資料庫、處理數據、維護數據安全等工作,主要是服務於數據的使用者,比如上文中的數據分析師、數據產品經理以及數據建模師。

3、數據科學家

數據科學家屬於綜合性人才,集數據分析能力(>數據分析師)、統計學基礎、業務能力(>數據產品)、演算法(>演算法工程師)與溝通能力於一身。這類人才屬於數據分析行業中的頂配,各方面的能力都超一流,不過這類人才相當稀有,在行業中基本是可遇而不可求。

最後說完了數據分析師的職業發展方向,再回歸到最重要的行業本質吧。選擇一個行業或職位最本質的因素就是賽道。這個道理很簡單,人需要在一個天花板不斷上升的行業,個人職業的發展的天花板才能跟著往上走。我們都知道只有在路很寬,人不擠的賽道上才能夠跑得快,也只有在一個資本都湧入的市場上才掙到更多錢。

綜上所述,數據分析師的就業前景是非常好的,如果你想要成為一名優秀的數據分析師,要先找到自己的方向,確立一個職業目標,再逐步掌握數據分析師的必備技能,在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用。

❷ 細數數據分析行業的職業

現在大數據是一個十分火熱的內容,相信大家對於大數據都有一定的了解。數據分析火爆的原因就是由於數據分析這一行業具有未來的前瞻性,正因為如此使得數據分析具有了十分廣闊的前景。於是很多人對於數據分析行業是比較嚮往的,而數據分析行業裡面也細分很多職業,那麼數據分析行業都有哪些職業呢?一般來說,數據分析行業有數據分析師、數據挖掘工程師、軟體工程師以及統計人員等職業。
首先我們說一下數據分析師,數據分析師就是將統計人員以及數據挖掘工程師提供的數據進行處理並分析,這里說的處理就是去除骯臟數據,對數據環境進行凈化,這樣才能夠讓數據更加干凈。同時數據分析師需要對數據進行分析,將外部數據和內部數據結合在一起,通過建模的形式去並將分析結果以干練簡明的形式表達出來,從而滿足業務的需求。
然後我們時候說一下軟體工程師,軟體工程師也是數據分析的重要職位,軟體工程師的工作主要就是開發測試以及審核系統的應用方面。重要負責組建程序。最終將數據進行處理並分析出結果。軟體工程師是比較常見的職業,這是因為軟體工程師出現的時間比較長,所以軟體分析師是數據分析行業不可或缺的一部分。軟體工程師一般負責前端系統以及後端系統,這兩個系統的相輔相成對數據的收集處理有一定的幫助,而通過網路以及移動終端和操作系統的發展使得數據更清楚的呈現給其他的崗位。
而統計學家也是數據分析行業中重要的職業。統計人員是整個數據分析工作的最前沿的工作人員,很多數據的提取就是由統計人員找到的數據,並運用統計知識去解決很多行業的問題,統計人員一般使用設計調查,通過設計問卷以及設計實驗等方法進行統計,這樣才能夠搜集好相應的數據。獲得了相應的數據,還需要對數據進行輕分析和輕解讀的能力,這樣才能夠把研究好的數據遞交給別的崗位。
最後就是數據挖掘工程師數據挖掘工程師就是對於數據的挖掘以及對數據的開發構建等工作。數據挖掘工程師針所面對的就是資料庫,負責處理機器與人員提供的數據,從數據中提取出對項目有關的數據以及可能有幫助的數據,這樣才能夠獲得更好 數據分析結果。這就需要數據挖掘工程師掌握很多技能,比如一定的編程能力,掌握各種的機器語言,能夠熟練的使用各種數據分析工具,這樣才能夠把更好的數據交給數據分析團隊。
相信大家看了這篇文章以後已經知道了數據分析的職位的相關情況了吧?希望大家在准備進入數據分析這個行業的時候一定要多多了解好這些職位的不同,找到一個適合自己的崗位,這樣自己才能夠做好自己的本職工作。為國家的數據分析盡一份自己的力量。

❸ SQL資料庫專業的就業方向

SQL資料庫專業的就業方向分為三類:

第一類:純數據分析類。

1.Data Analyst 數據分析師。

2.Data Scientist數據科學家。

3.Data Architect 數據架構師。

4.Data Engineer數據工程師。

5.Database Administrator資料庫管理員。

第二類:以數據為驅動的商業分析類。

1.Business Analyst商業分析師。

2.Data and AnalyticsProct Manager數據產品經理。

第三類:統計學家。

統計學家顧名思義,需要熟悉統計理論方法,分布式計算,資料庫系統,雲工具,數據挖掘機器學習等,語言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。

(3)資料庫職業分析擴展閱讀:

SQL資料庫專業任職要求:

計算機相關專業,本科及以上學歷,工作兩年以上。

熟練掌握C/C++或Java語言。

熟悉Linux操作系統、資料庫應用,了解常用的軟體架構模式、基本的編程編譯工具,熟悉代碼優化的規則與技巧。

擁有資料庫領域編碼經驗,熟悉SQL和存儲引擎者優先。對機器學習、資料庫高可用、時序、圖資料庫有經驗者優先。

有ACM參賽獲獎經驗者優先。

❹ 數據分析師必備職業技能有哪些

編程技能– C ++,Python,R,Java,Ruby和SQL需要基本的編碼/編程技能。由於處理非結構化數據已成為日常任務,因此必須配備多種編碼語言。

計算框架–熟悉Apache Storm,Apache Spark,MapRece,Hadoop和Apache Flink等框架是有抱負的大數據分析師的必備條件。這些框架中的知識將在數據處理過程中為個人提供幫助。

數據倉庫技能–從事此類職業的專業人員必須對關系和非關系資料庫系統(MongoDB,HDFS,Cassandra,CouchDB,Oracle,MySQL和NoSQL)都具有良好的理解和工作知識。

統計–統計是大數據分析領域的基礎。任何尋求成為大數據分析專業人士的個人都需要具有廣泛的統計知識和線性代數知識。個人應了解諸如概率分布,假設檢驗框架,統計數據和隨機變數之類的概念。

業務敏銳度–由於數據分析人員會驗證,收集,排序和評估數據,因此他們需要在工作領域中擁有豐富的知識。它們在業務和統計方面都非常出色,但在編程方面卻不是。

大數據工具 –處理大數據時,你需要意識到你將根據項目和任務的類型使用不同類型的工具。現在,要實現此目標,你需要在Impala,Pig,Hive,Hadoop,HBase,YARN,Flume和HDFS等大數據工具中擁有實踐知識。

關於數據分析師必備職業技能有哪些,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

❺ 數據分析崗位工作職責和工作內容是什麼

【導讀】隨著互聯網的發展,數據分析行業得到了飛速的發展,也成了21世紀的高薪行業和熱門行業,不少小夥伴想要加入進來,分的一杯羹,首先,要想清職業目標。明確自己是否真的喜歡數據分析,是否真的想往這方面發展。確定職業方向後,再思考如何入門數據分析。數據分析不同目標的發展路徑不同,入門所需要的技能也不同。下面我們來具體的看一下數據分析崗位工作職責和工作內容是什麼?

第一種,在業務相關部門的數據分析人員,最主要的職責是發現業務問題,提供決策支持。了解業務也是很重要的優勢,否則,只是就數據說數據,沒有意義。最初級的數據分析人員,會excel的簡單功能,比如透視圖、一般函數公式、VBA等,會用SQL提取數據,最主要的技能是會用PPT寫各種分析報告。這些技能入門還是相對比較容易的,相關資料很多,這里就不一一列舉。業務部門高級數據分析人員,需要會數據挖掘、建模,用於支持業務、優化系統流程、提高效率,比如精準銷售、客戶留存、風險控制等。一般情況下,業務部門的數據分析人員不需要會模型的系統實現,由IT相關人員實施。

第二種,是技術相關部門的數據分析人員。主要職責是支持業務部門的數據提取、資料庫管理、數據挖掘建模的系統實現。有的公司也要會寫PPT報告。技術部門的數據分析人員,一般需要計算機相關專業,編程能力是必須的。所以,對於無計算機基礎的人員來說,入門相對難些。如果是計算機相關專業或計算機基礎較好的轉成數據分析方向相對比較容易。高級的數據分析人員,可以轉機器學習、人工智慧等方向,現在很熱門,也是未來的發展趨勢。

不管是哪個方向,統計學的基礎知識是必須的。另外,要找一個好導師,比如,數據分析能力強的上級或同事,可以少走很多彎路。各種技能最關鍵的是要實踐,時刻要找機會鍛煉自己的技能,形成數據分析思維。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「數據分析崗位工作職責和工作內容」的相關內容,希望對大家有所幫助。想知道2020年數據分析工程師如何發展,關注小編,持續更新。

❻ 大數據分析師這個職業怎麼樣

近期成為月入兩萬的數據分析師的廣告遍地都是,可能會對一些未入行的同學造成錯覺。我個人感覺數據分析師這個崗位,可能近幾年會消亡。

這不意味著這份工作本身不重要,而是說這份工作本身可能會轉化為產品運營的一些必備技能,而不再需要單獨特設人力去做這件事。或者說,不是再需要你學習SQL或者學習python,只是為了成為一名數據分析師。作為一名數據分析師,職業自身的壁壘正在不斷消減,更加主動的擁抱業務,解決真正的產品和用戶需求,或將成為未來的發展趨勢。

數據分析師的日常工作

我們來看下預設中的分析師的一些工作場景,看看數據分析師核心的工作價值。

  • 取數

  • 數據清洗

  • 數據可視化

  • 統計分析

  • 數據方向建設和規劃

  • 數據報告

  • 取數 — SQL

    很多人對數據分析師的預設是SQL達人,包括現在很多數據分析師的核心工作其實就是進行SQL取數。

    這項工作的痛點和難點在於,我們為了得到一個結果,通常需要join很多的數據集,然後整個SQL語句就會寫的特別長,而且可能會出現一些問題:比如join的表可能會出現key是重復的情況,造成最終的SQL結果因為重復而變得不可用。所以我們需要專人去專門維護各種各樣的數據集,他們知道每張表應該怎麼用。

    但這個其實是關系型資料庫遺留下來的產物——我們完全可以不需要join那麼多的表。現在的分布式計算的框架,已經完全可以支持我們只保留一張大寬表,有需要的所有欄位,然後所有的操作都在這張大寬表上進行,而且可以保證查詢速度。這樣數據分析最大的痛點已經沒有了。至於你說大寬表裡面存了很多重復的數據,是不是很浪費資源(關系型資料庫之所以不用大寬表就是從存儲空間和性能的trade-off角度考慮的):放心,分布式存儲本身是不貴的,而計算效率則是由分布式計算框架進行專門優化的。現在的計算框架計算的響應速度,已經可以在大寬表上可以很快的得到結果了。相比之下,多次join操作反而可能會更慢一些。

    同時,現在很多公司的NB框架,其實都已經支持拖拽取數了,也根本不需要寫SQL了。

    此外,不得不說的一點是,SQL語句本身真的不難。可能如果你自己靜下心來想學,一個周末的時間肯定能搞定。而資歷老的數據分析師,並不會比資歷輕的數據分析師,在SQL語句的寫作上有什麼本質的區別。以前可能還有一些小表join大表的trick,但現在計算框架大多都已經優化過這些了。所以即使是需要寫SQL的場景,本身也是沒有什麼難度的。

    所以,通過大寬表來解放數據分析工作的生產力。即使在一定要寫SQL做join操作的時候,本身也不是一件壁壘特別高的事情。取數這件事兒,對於其他崗位的同學,就已經沒那麼復雜了。

    數據清洗 — Python

    數據清洗其實是很多強調python進行數據分析課程中,python部分的主要賣點。包括但不限於,怎麼處理異常值,怎麼從一些原始的數據中,得到我們想要的數據。

    在日常產品需求過程中,這種需求的場景其實很小。因為數據大部分都是自己產生的,很少會出現沒有預設到的極端值或者異常情況。如果有的話,一般就是生產數據的同學代碼寫的有bug,這種發現了之後修復代碼bug就行。

    數據清洗在工作場景的應用在於落表——就是把原始數據變成上面提到的,可以通過SQL提取的hive表。這個工作是需要懂代碼的同學去支持的,他們負責數據的產出,包括數據的准確性,數據的延時性(不能太晚產出)等等。前文提到的生成大寬表,其實也可以是他們的工作。這其中就涉及到一些代碼的效率優化問題,這個就不是簡單懂一點python可以搞定的了,可能涉及到一些數據壓縮格式的轉化,比如Json/Proto buffer到hive表的轉化,還有一些計算框架層面的調優,比如spark設置什麼樣的參數,以及怎麼樣存儲可以更好的提升查詢速度。

    所以這部分工作一般是由懂代碼的同學完成的。可能數據團隊會有比較少數的同學,管理支持全公司的基礎表的生成。

    數據可視化 — Tableau

    很多之前在數據分析做實習的同學,主要的工作內容就是在一個商業化的軟體(比如Tableau)上,做一些統計報表。這樣可以通過這些數據報表,可以很方便的查看到所屬業務的一些關鍵指標。這些商業軟體通常都比較難用,比如可能需要先預計算一下才能輸出結果;而且不太好做自定義功能的開發。稍微復雜一點的需求場景,可能就需要一個專門的同學搗鼓一陣,才能輸出最終的統計報表。

    現在有更先進的套路了。

    首先可視化。很多公司打通了前端和後端的數據,這樣就可以通過網頁查詢原始的資料庫得到數據結果。而現在很多優秀的前端可視化插件,已經可以提供非常豐富的統計圖形的支持。而且因為代碼是開源的,可以根據公司的需求場景進行針對性的開發,公司可以再輔以配置一些更加用戶友好的操作界面,這樣一些復雜需求也有了簡單拖拽實現的可能。而且這些前端js代碼都是免費的!對於公司來說也能省去一筆商業公司的采買成本。

    其次很多商業軟體,都是針對小數據集場景設計的。在一些大數據集的場景,一般需要先預計算一些中間表。而如果自己公司定製化開發的前端展示結果,就可以根據需要自主設置計算邏輯和配置計算資源,先在後端進行預計算,前端最終只是作為一個結果展示模塊,把結果展示和需要的預計算進行解耦。這樣就省去了很多中間表的產出,也會更加快速的得到想要的業務指標,快速迭代。

    所以可視化數據的工作量也會大大減少。而且會變成一個人人都可以操作,快速得到結果的場景。

    統計分析

    對於一名數據分析師而言,統計學分析可能是一塊知識性的壁壘。尤其是在現在ab實驗成為互聯網公司迭代標配的今天。需要把實驗設計的那套理論應用起來:比如ab實驗進行後的顯著性檢驗,多少樣本量的數據才能讓這個結論有效可信呢。

    但是,你我都知道,經典的統計分析其實是一個非常套路性的工作。其實就是套公式,對應到代碼層面,可能也就一兩行就搞定了。這個代碼的統計分析結果可以作為ab平台的指標展示在最終的ab結果上,大家看一眼就能明白。即使是對那些可能不知道顯著性是什麼意思的人,你可以跟他簡單說,顯著了才有效,不顯著就別管。

    這么一想是不是其實不怎麼需要投入額外的人力進行分析?

    其他數據相關的工作

    數據層面的規劃和設計。移動互聯網剛剛興起的時候,可能那時候數據分析師需要對每一個數據怎麼來設計一套方案,包括原始的埋點怎麼樣,又要怎麼統計出想要的結果。但現在大部分已經過了快速迭代的時代了,新產品的埋點添加可以參考老產品,這就意味著形成套路了。而一旦形成套路,其實就意味著可以通過程序直接完成或者輔助完成。

    數據報告。那就真的是一件人人都能做的事情了,試想誰沒在大學期間做過數據報告呢?以前只是因為數據都是從分析師產出的,而如果人人都能取到數據的話,數據報告是不是也不是一個真需求呢?

    在我看來,數據分析師這個崗位的天花板和其他崗位相比起來是比較低的。可能工作一兩年之後,從崗位本身就已經學不到什麼額外的工作知識了。主要的工作內容技術含量不是特別高,技能性的更多的是一些可以簡單上手的東西,而且做的時間長了,在這些技能性的事情上得到的積累並不是很多。

    數據分析師更像是一個在時代變遷過程中的一個中間崗位:我們從一個基本沒有數據的時代,突然進入了一個數據極大豐富的時代,在這個過程中,我們都知道重視數據。那怎麼能夠利用這個數據呢?可能之前的那一幫人並沒有太多的經驗,於是老闆就招一些人專門來研究一下它,同時做一些底層數據的優化。

    經過多年的迭代,現在互聯網行業的每個人都知道數據的價值,也大概知道了什麼樣的數據是重要的,怎樣可以更好的挖掘數據背後的價值。同時底層的基礎設施也已經支持可以讓一個之前沒有經驗的同學可以快速的上手得到自己想要的關鍵數據。這時候對於一個職業數據分析師來說,他的任務就已經完成了。就如同當人人都會講英語的時候,翻譯其實也就沒有存在的價值了。

    此後的數據分析工作,可能不再是一些單獨的人做的工作。它會變成一個產品和運營的基礎工具,而且足夠簡單,沒有取數的門檻。只是產品運營怎麼樣可以更好的認識數據,通過數據本身更好的配合產品運營的工作,這已經超脫我們一般理解的數據分析師的工作了,而是一個產品運營分內的工作。

    對於那些已經在從事數據分析師崗位的同學來說,建議不要把心思全部投入到數據分析的本職工作上,以完成任務為核心KPI。而是不要給自己設置邊界,多從用戶的角度思考問題,不要因為是產品運營的工作就不去做了。數據分析師這個職業發展到這個階段,要麼做更加底層的數據建設,要麼擁抱業務,最大化的發掘數據背後背後的價值。不要再死守著數據分析的「固有技能」沾沾自喜了。

    數據本身的價值是無窮的,作為數據分析師,你們已經先人一步的掌握它了,要有先發優勢。你們最接近數據的人,是最可能發現用戶的寶藏的人。

❼ 數據分析員是什麼職業,未來前景如何

數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求,在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力,進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策,具有重要的研究價值和實踐意義。

一、數據分析師培養的意義

(一)數據分析師的培養符合國家戰略

為適應世界經濟一體化的進程,徹底改變我國「項目數據分析」專業技術人才緊缺的現狀,2005 年 4 月,全國第一家數據分析事務所在陝西成立,到目前,我國相繼已有北京、陝西、江蘇、新疆、甘肅、山東、浙江、上海、黑龍江等 14 個省、市、自治區約 80 家項目數據分析專業機構進入中國市場經濟舞台,涉及項目已從最初的分析評估業和金融業,擴展至會計師、投融資機構、政府審批和企業管理等眾多領域。隨著大數據時代的來臨,構建大數據研究平台、整合創新資源、實施「專項計劃」等成為各個省市的工作重點之一。

(二)數據分析師的就業前景光明

在被視為「數據元年」的今天,數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際,曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天,國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著,同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬,未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上,國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計,目前世界 500 強企業中,有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

二、數據分析師職業素養的培養

通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查分析師等職位招聘信息的搜集整理和深入分析,挖掘並歸納出社會用人單位對數據分析師職位的知識技能和道德素質等方面的具體要求如下:

(一)數據分析師的職業內涵

數據分析師是指在不同行業中,專門從事數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員;是以實際數據為依據,對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才。數據分析師可以通過掌握的大量行業數據,運用科學的計算工具,將經濟學原理與數學模型結合,進行科學合理的定量分析,數據分析師可以預測企業未來的收益及風險,為企業經營決策提供科學量化分析的依據。

目前數據分析師的認證主要有 2個:一是注冊數據分析師(CDA),由CDA注冊數據分析師協會Certified Data Analyst Institute)在順應大數據、雲計算的潮流下發起成立的職業簡稱;二是項目數據分析師(CPDA),由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證,證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。

(二)數據分析師的知識要求

掌握多元統計分析、應用回歸分析、時間序列分析、計量經濟學、經濟預測研究等統計建模方法,了解本行業統計方法的新進展;掌握 SQL/oracle 等資料庫的數據整理、查詢、提取等方法;熟練使用相關的統計軟體,准確解讀軟體的運行結果;了解相關行業的業務知識和數據構成。

(三)數據分析師的能力要求

對信息、數據敏感,具備較強的文字功底,能獨立撰寫研究報告;能熟練使用 SPSS/SAS/Eviews 等統計分析軟體,具備數據分析或數據挖掘的綜合能力;掌握資料庫體系結構及數據架構,具備 Excel/SQL 或 Access 的查詢語句運用技能與知識,有良好的數據處理、建立統計模型能力。

(四)數據分析師的崗位職責

承擔行業、企業有關信息、數據的調查、搜集、整理、分析研究和發布工作;參與專項研究、課題和調研咨詢項目,撰寫行業分析文章和研究報告;對大數據進行深入挖掘,建立相關模型進行預測、分析,找出相關的聯系,揭示內在規律,為行業、企業決策提供依據。

三、數據分析師的培養方案

培養方案是高等教育辦學思想和辦學理念的集中體現,為突出數據分析的培養特色,統計專業應在深入分析數據分析職業需求的前提下,最終制定出符合數據分析師培養要求的課程體系。

(一)培養目標

為學生畢業後能夠成為各行業中數據分析領域的專門人才,確定了統計專業學生在本科教育階段的培養目標:一是具備良好的經濟學、管理學和財務管理等基本素養;二是了解相關行業知識、公司業務流程;三是掌握統計學的基本理論與方法,具備熟練使用 SPSS/SAS 等統計分析軟體進行數據分析或數據挖掘的綜合能力;四是掌握資料庫體系結構及數據架構,具備 Excel/SQL 或Access 的查詢語句運用技能與知識,有良好的數據處理、建立統計模型能力;五是具備較強的文字功底,能獨立撰寫數據分析研究報告。

(二)課程體系設立原則

在本科教育階段,培養數據分析師的課程設置應貫徹「三結合」的原則。

1. 多門學科相結合。數據分析工作是多個學科、多門專業在企業決策中的綜合應用,要成為優秀的數據分析師,必須做到多門學科的融會貫通。需熟悉或了解數學、統計學、經濟學、金融學、管理學、營銷學等學科的相關知識。

2. 理論研究與實踐應用相結合。高等學校一般都建有比較成熟的教學實踐基地和實習基地,學生在理論學習後,可以到企事業單位或財政、金融、保險等行業進行針對性的實習實踐,了解相關行業的業務知識和數據構成,運用所學知識進行數據分析,獨立或合作完成數據分析研究報告。

3. 專業教育與技術資格教育相結合。通過學習,學生可獲得統計學專業理學學士學位或者經濟學學士學位;通過參與社會上的技術資格考試,可獲得數據分析、統計師、調查分析師等專業技術資格證書。兩者的結合,更有利於學生從封閉校園走向開放社會,增加技能的同時,更好地融入社會、適應社會。

(三)課程體系的基本框架

在整個教學過程中,可以將每個學期分為長、短兩個小學期,短學期內設置一些與就業崗位相關的、以技能培養為目標的短期集中實踐教學環節,主要是崗位實訓課程。長學期課程分為4個系列:基礎課程、方向課程、綜合實踐課程、職業拓展課程。通過整合相關知識,優化課程結構,強化實踐技能,突出崗位技能實訓等手段構建課程體系,以達到培養學生具有數據分析師的基本技能和素養的目的。

四、數據分析師培養過程中的策略

(一)教學內容整合策略

在課程體系和課程設置的總體構建下,按照課程模塊化的思路,重新梳理課程教學內容、教學進度和深度,剔除陳舊、重復的內容,加強理論聯系實際內容,增添培養綜合運用能力內容,實現教學內容的整合優化。例如,《應用回歸分析》與《計量經濟學》的內容多有重復,可以將《應用回歸分析》並入《計量經濟學》;又如,《描述統計學》《數理統計》《計量經濟學》和《統計預測與決策》等課程有部分重復內容,必須在對知識的審慎梳理基礎上,整合相應的教學內容,重新制定教學文件。

(二)實驗環節設置策略

找准專業知識方法與實際問題的結合點,並分析研究當前的熱點和難點問題,充實和豐富實踐教學內容,編寫具有應用背景、切實達到鍛煉效果的實驗指導書和指導材料,以明確實驗的具體環節、目的與要求。每個實驗項目應包含實驗性質、實驗目的、實驗要求、實驗內容、實驗步驟和結果分析等部分。所有課程的實驗內容由淺入深,循序漸進,實現實踐教學規范化。

(三)軟體教學安排策略

為使學生充分掌握相關的統計軟體,熟練使用恰當的軟體從事數據的整理、分析,將統計軟體的教學分為三個層次:一是單獨開設 SPSS、SQL Server 資料庫課程;二是課堂內開設Lingo、Eviews、SAS 等軟體實驗;三是短學期和綜合訓練開設 Latex、R 等軟體課程,實現軟體教學層次化。

(四)實踐課程操作策略

為了強化學生的實踐能力和就業競爭力,在短學期實踐開設職場禮儀與溝通實、PPT 製作、統計模型、實訓統計調查方法與實務、辦公自動化實訓等項目;各學期綜合訓練分別開設統計流程與分析寫作、會計實踐軟體、統計分析案例等項目,實現綜合實踐職業化。

(五)拓展課程設計策略

聘任有豐富實踐經驗的統計師、調查分析師和企業家為兼職教授或校外導師,強化校外實踐;結合第二課堂,開展與專業教學相結合的、豐富多樣的課外活動;同時利用大學生統計建模大賽、大學生市場調查分析大賽、大學生數學建模競賽等學科競賽鍛煉學生綜合能力,實現職業拓展多樣化。

五、數據分析師培養的保障措施

(一)整合各種教育資源,提高教學效率

沒有經費的保證,數據分析師的培養只能紙上談兵。所以,學校、二級學院應設立加大資金投入,從軟硬體兩方面大力支持,保證經費落到實處。利用學校現有資源 , 籌建開放實驗室與實習基地,創造培養數據分析師的良好環境。

數據分析師培養必須實行產學結合,堅持開門辦學,與企業聯合培養的方式。創立高校與行業企業聯合培養人才的新機制,改變目前高校人才培養和行業企業需求脫節的現象。通過聯合辦學、共建等方式利用社會資源設立實習、實驗基地。

(二)建立導師制,強化教師的指導作用

為提高學生數據分析的水平,進入大二後 , 二級學院應推行本科「導師制」;到了大三 , 已經具備了一定的科研能力的本科生可以在導師的指導下參加各種與數據分析有關的專業競賽和創新實踐活動,親身體驗數據分析活動的整個過程 , 提高數據分析的基本技能與創新意識;在導師的全程參與和指導下,完成大四階段的校內綜合實訓、校外畢業實習和畢業論文的撰寫工作,使實踐鍛煉全程得到有效監控,保證教學質量。

(三)充分利用各級社團組織,

開展第二課堂的活動第二課堂是課堂教學的延伸和補充。在各級社團組織的規劃和部署下,加大人力、物力的投入,將第二課堂與第一課堂進行系統性、綜合性考慮與設計,實施規范化管理與組織運作,制訂好一系列的活動方案,為培養數據分析師通過更多的鍛煉途徑和方式。

(四)改革評價機制,激發學生的學習興趣

評價是引導師生的指揮棒,大多數學生和教師總會在現行的評價體系引導下來尋求「佳績」。要培養出未來的數據分析師,必須增強學生的學習主動性,提高學生的實踐能力。通過各種活動、各種途徑加強對學生能力的培養,必須要靠科學的評價體系來衡量。為此,建立「N+2」過程考核評價體系 , 對學生能力培養、訓練的全過程進行跟蹤調查,通過測試、信息反饋的結果來反映教育、培訓的效果和評價學生創造力的變化。

總之,項目數據分析(師)事務所在國內正迅速增長,並為政府、金融機構、企業的決策提供著日益重要的參考信息,具有良好的成長和發展空間。如何在信息海洋中找到有效的信息,如何通過有效的數據來科學決策變得尤為重要,因此數據分析師的前景必定輝煌。

❽ 資料庫工程師和數據分析師哪個好

數據分析師是比較好的,以下是資料庫工程師和數據分析師的區別:

1、概念區別。數據分析師,是數據師的一種,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。大數據工程師其實有很多別名,數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title,大數據工程師就是一群「玩數據」的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。

2、發展方向。數據分析師發展方向有:市場調研方向、數據分析/挖掘方向、數據工程師方向等。大數據培訓出來的大數據工程師發展方向有:首席數據官(CDO)、營銷分析師/客戶關系管理分析師、數據工程師、BI開發工程師、數據可視化等。

想要了解資料庫工程師和數據分析師,建議到CDA數據認證中心看看,CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱,具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

❾ 數據分析行業各個職業需要的技能是什麼

就目前而言,很多人看到了數據分析行業的光明前景,於是就想進入數據分析的行業中。但是,想成為一名合格的數據分析師,需要掌握很多的技能。那麼一名合格的數據分析師需要掌握哪些技能呢?其實數據分析行業的職業是依照層次區分的,不同層次需要的技能也是不一樣的,我們在這篇文章中就給大家詳細的介紹一下這些內容。
通常來說,數據分析行業有三個層次,第一層次就是業務數據分析師。第二層就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師。第三層次就是數據科學家。現在就給大家好好解釋一下。
數據分析行業中第一層次的職業就是業務數據分析師,業務數據分析師屬於初級分析師,主要指政府、金融、電信、零售等行業前端業務人員;從事市場、財務、供應、咨詢等職位業務人員;非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。業務數據分析師需要掌握的技能有:概率論和統計學知識,能夠運用Excel、R、Python、SPSS等一門專業分析軟體,有商業理解能力即可。
數據分析行業中第二層次的職業就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師。數據挖掘建模分析師和大數據分析師屬於同一級別,唯一不同的就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師的方向及使用的工具略有不同。一般來說,數據挖掘建模分析師:一年以上數據分析崗位工作經驗。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。數據挖掘建模分析師技能要求:在第一層次的基礎上更要求掌握多元統計、時間序列、數據挖掘等理論知識,掌握高級數據分析方法與數據挖掘演算法,能夠熟練運用PYTHON、R專業分析軟體,熟悉使用SQL訪問企業資料庫。而大數據分析師:一年以上數據分析崗位工作經驗。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與雲端大數據的人員。大數據分析師技能要求就是在第一層次的基礎上要求掌握JAVA語言和Linux操作系統知識,能夠掌握運用Hadoop、Hive、Spark等專業大數據架構及分析軟體。
數據分析行業第三層次就是數據科學家。數據科學家:三年以上數據分析崗位工作經驗。一般數據科學家就是行業數據分析資深人員。數據科學家技能要求:掌握前沿AI相關技術,負責制定企業數據發展戰略,發現企業數據價值,提升企業運行效率,增加企業價值。
通過這篇文章,我們不難發現數據分析行業中有很多職業,而不同的職業需要學習的內容也是不一樣的,所要掌握地技能也是更有千秋,所以大家還是根據自己的實際情況去選擇一個適合自己的職業。