❶ 做数据分析员前景如何
可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。
数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。
初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。
1、算法工程师
运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。
2、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
3、数据科学家
数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。
❷ 细数数据分析行业的职业
现在大数据是一个十分火热的内容，相信大家对于大数据都有一定的了解。数据分析火爆的原因就是由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性，正因为如此使得数据分析具有了十分广阔的前景。于是很多人对于数据分析行业是比较向往的，而数据分析行业里面也细分很多职业，那么数据分析行业都有哪些职业呢？一般来说，数据分析行业有数据分析师、数据挖掘工程师、软件工程师以及统计人员等职业。
首先我们说一下数据分析师，数据分析师就是将统计人员以及数据挖掘工程师提供的数据进行处理并分析，这里说的处理就是去除肮脏数据，对数据环境进行净化，这样才能够让数据更加干净。同时数据分析师需要对数据进行分析，将外部数据和内部数据结合在一起，通过建模的形式去并将分析结果以干练简明的形式表达出来，从而满足业务的需求。
然后我们时候说一下软件工程师，软件工程师也是数据分析的重要职位，软件工程师的工作主要就是开发测试以及审核系统的应用方面。重要负责组建程序。最终将数据进行处理并分析出结果。软件工程师是比较常见的职业，这是因为软件工程师出现的时间比较长，所以软件分析师是数据分析行业不可或缺的一部分。软件工程师一般负责前端系统以及后端系统，这两个系统的相辅相成对数据的收集处理有一定的帮助，而通过网络以及移动终端和操作系统的发展使得数据更清楚的呈现给其他的岗位。
而统计学家也是数据分析行业中重要的职业。统计人员是整个数据分析工作的最前沿的工作人员，很多数据的提取就是由统计人员找到的数据，并运用统计知识去解决很多行业的问题，统计人员一般使用设计调查，通过设计问卷以及设计实验等方法进行统计，这样才能够搜集好相应的数据。获得了相应的数据，还需要对数据进行轻分析和轻解读的能力，这样才能够把研究好的数据递交给别的岗位。
最后就是数据挖掘工程师数据挖掘工程师就是对于数据的挖掘以及对数据的开发构建等工作。数据挖掘工程师针所面对的就是数据库，负责处理机器与人员提供的数据，从数据中提取出对项目有关的数据以及可能有帮助的数据，这样才能够获得更好 数据分析结果。这就需要数据挖掘工程师掌握很多技能，比如一定的编程能力，掌握各种的机器语言，能够熟练的使用各种数据分析工具，这样才能够把更好的数据交给数据分析团队。
相信大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析的职位的相关情况了吧？希望大家在准备进入数据分析这个行业的时候一定要多多了解好这些职位的不同，找到一个适合自己的岗位，这样自己才能够做好自己的本职工作。为国家的数据分析尽一份自己的力量。
❸ SQL数据库专业的就业方向
SQL数据库专业的就业方向分为三类：
第一类：纯数据分析类。
1.Data Analyst 数据分析师。
2.Data Scientist数据科学家。
3.Data Architect 数据架构师。
4.Data Engineer数据工程师。
5.Database Administrator数据库管理员。
第二类：以数据为驱动的商业分析类。
1.Business Analyst商业分析师。
2.Data and AnalyticsProct Manager数据产品经理。
第三类：统计学家。
统计学家顾名思义，需要熟悉统计理论方法，分布式计算，数据库系统，云工具，数据挖掘机器学习等，语言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。
(3)数据库职业分析扩展阅读：
SQL数据库专业任职要求：
计算机相关专业,本科及以上学历,工作两年以上。
熟练掌握C/C++或Java语言。
熟悉Linux操作系统、数据库应用,了解常用的软件架构模式、基本的编程编译工具,熟悉代码优化的规则与技巧。
拥有数据库领域编码经验,熟悉SQL和存储引擎者优先。对机器学习、数据库高可用、时序、图数据库有经验者优先。
有ACM参赛获奖经验者优先。
❹ 数据分析师必备职业技能有哪些
编程技能– C ++，Python，R，Java，Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务，因此必须配备多种编码语言。
计算框架–熟悉Apache Storm，Apache Spark，MapRece，Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。这些框架中的知识将在数据处理过程中为个人提供帮助。
数据仓库技能–从事此类职业的专业人员必须对关系和非关系数据库系统(MongoDB，HDFS，Cassandra，CouchDB，Oracle，MySQL和NoSQL)都具有良好的理解和工作知识。
统计–统计是大数据分析领域的基础。任何寻求成为大数据分析专业人士的个人都需要具有广泛的统计知识和线性代数知识。个人应了解诸如概率分布，假设检验框架，统计数据和随机变量之类的概念。
业务敏锐度–由于数据分析人员会验证，收集，排序和评估数据，因此他们需要在工作领域中拥有丰富的知识。它们在业务和统计方面都非常出色，但在编程方面却不是。
大数据工具 –处理大数据时，你需要意识到你将根据项目和任务的类型使用不同类型的工具。现在，要实现此目标，你需要在Impala，Pig，Hive，Hadoop，HBase，YARN，Flume和HDFS等大数据工具中拥有实践知识。
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❺ 数据分析岗位工作职责和工作内容是什么
【导读】随着互联网的发展，数据分析行业得到了飞速的发展，也成了21世纪的高薪行业和热门行业，不少小伙伴想要加入进来，分的一杯羹，首先，要想清职业目标。明确自己是否真的喜欢数据分析，是否真的想往这方面发展。确定职业方向后，再思考如何入门数据分析。数据分析不同目标的发展路径不同，入门所需要的技能也不同。下面我们来具体的看一下数据分析岗位工作职责和工作内容是什么?
第一种，在业务相关部门的数据分析人员，最主要的职责是发现业务问题，提供决策支持。了解业务也是很重要的优势，否则，只是就数据说数据，没有意义。最初级的数据分析人员，会excel的简单功能，比如透视图、一般函数公式、VBA等，会用SQL提取数据，最主要的技能是会用PPT写各种分析报告。这些技能入门还是相对比较容易的，相关资料很多，这里就不一一列举。业务部门高级数据分析人员，需要会数据挖掘、建模，用于支持业务、优化系统流程、提高效率，比如精准销售、客户留存、风险控制等。一般情况下，业务部门的数据分析人员不需要会模型的系统实现，由IT相关人员实施。
第二种，是技术相关部门的数据分析人员。主要职责是支持业务部门的数据提取、数据库管理、数据挖掘建模的系统实现。有的公司也要会写PPT报告。技术部门的数据分析人员，一般需要计算机相关专业，编程能力是必须的。所以，对于无计算机基础的人员来说，入门相对难些。如果是计算机相关专业或计算机基础较好的转成数据分析方向相对比较容易。高级的数据分析人员，可以转机器学习、人工智能等方向，现在很热门，也是未来的发展趋势。
不管是哪个方向，统计学的基础知识是必须的。另外，要找一个好导师，比如，数据分析能力强的上级或同事，可以少走很多弯路。各种技能最关键的是要实践，时刻要找机会锻炼自己的技能，形成数据分析思维。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“数据分析岗位工作职责和工作内容”的相关内容，希望对大家有所帮助。想知道2020年数据分析工程师如何发展，关注小编，持续更新。
❻ 大数据分析师这个职业怎么样
近期成为月入两万的数据分析师的广告遍地都是，可能会对一些未入行的同学造成错觉。我个人感觉数据分析师这个岗位，可能近几年会消亡。
这不意味着这份工作本身不重要，而是说这份工作本身可能会转化为产品运营的一些必备技能，而不再需要单独特设人力去做这件事。或者说，不是再需要你学习SQL或者学习python，只是为了成为一名数据分析师。作为一名数据分析师，职业自身的壁垒正在不断消减，更加主动的拥抱业务，解决真正的产品和用户需求，或将成为未来的发展趋势。
数据分析师的日常工作
我们来看下预设中的分析师的一些工作场景，看看数据分析师核心的工作价值。
取数
数据清洗
数据可视化
统计分析
数据方向建设和规划
数据报告
取数 — SQL
很多人对数据分析师的预设是SQL达人，包括现在很多数据分析师的核心工作其实就是进行SQL取数。
这项工作的痛点和难点在于，我们为了得到一个结果，通常需要join很多的数据集，然后整个SQL语句就会写的特别长，而且可能会出现一些问题：比如join的表可能会出现key是重复的情况，造成最终的SQL结果因为重复而变得不可用。所以我们需要专人去专门维护各种各样的数据集，他们知道每张表应该怎么用。
但这个其实是关系型数据库遗留下来的产物——我们完全可以不需要join那么多的表。现在的分布式计算的框架，已经完全可以支持我们只保留一张大宽表，有需要的所有字段，然后所有的操作都在这张大宽表上进行，而且可以保证查询速度。这样数据分析最大的痛点已经没有了。至于你说大宽表里面存了很多重复的数据，是不是很浪费资源(关系型数据库之所以不用大宽表就是从存储空间和性能的trade-off角度考虑的)：放心，分布式存储本身是不贵的，而计算效率则是由分布式计算框架进行专门优化的。现在的计算框架计算的响应速度，已经可以在大宽表上可以很快的得到结果了。相比之下，多次join操作反而可能会更慢一些。
同时，现在很多公司的NB框架，其实都已经支持拖拽取数了，也根本不需要写SQL了。
此外，不得不说的一点是，SQL语句本身真的不难。可能如果你自己静下心来想学，一个周末的时间肯定能搞定。而资历老的数据分析师，并不会比资历轻的数据分析师，在SQL语句的写作上有什么本质的区别。以前可能还有一些小表join大表的trick，但现在计算框架大多都已经优化过这些了。所以即使是需要写SQL的场景，本身也是没有什么难度的。
所以，通过大宽表来解放数据分析工作的生产力。即使在一定要写SQL做join操作的时候，本身也不是一件壁垒特别高的事情。取数这件事儿，对于其他岗位的同学，就已经没那么复杂了。
数据清洗 — Python
数据清洗其实是很多强调python进行数据分析课程中，python部分的主要卖点。包括但不限于，怎么处理异常值，怎么从一些原始的数据中，得到我们想要的数据。
在日常产品需求过程中，这种需求的场景其实很小。因为数据大部分都是自己产生的，很少会出现没有预设到的极端值或者异常情况。如果有的话，一般就是生产数据的同学代码写的有bug，这种发现了之后修复代码bug就行。
数据清洗在工作场景的应用在于落表——就是把原始数据变成上面提到的，可以通过SQL提取的hive表。这个工作是需要懂代码的同学去支持的，他们负责数据的产出，包括数据的准确性，数据的延时性(不能太晚产出)等等。前文提到的生成大宽表，其实也可以是他们的工作。这其中就涉及到一些代码的效率优化问题，这个就不是简单懂一点python可以搞定的了，可能涉及到一些数据压缩格式的转化，比如Json/Proto buffer到hive表的转化，还有一些计算框架层面的调优，比如spark设置什么样的参数，以及怎么样存储可以更好的提升查询速度。
所以这部分工作一般是由懂代码的同学完成的。可能数据团队会有比较少数的同学，管理支持全公司的基础表的生成。
数据可视化 — Tableau
很多之前在数据分析做实习的同学，主要的工作内容就是在一个商业化的软件(比如Tableau)上，做一些统计报表。这样可以通过这些数据报表，可以很方便的查看到所属业务的一些关键指标。这些商业软件通常都比较难用，比如可能需要先预计算一下才能输出结果；而且不太好做自定义功能的开发。稍微复杂一点的需求场景，可能就需要一个专门的同学捣鼓一阵，才能输出最终的统计报表。
现在有更先进的套路了。
首先可视化。很多公司打通了前端和后端的数据，这样就可以通过网页查询原始的数据库得到数据结果。而现在很多优秀的前端可视化插件，已经可以提供非常丰富的统计图形的支持。而且因为代码是开源的，可以根据公司的需求场景进行针对性的开发，公司可以再辅以配置一些更加用户友好的操作界面，这样一些复杂需求也有了简单拖拽实现的可能。而且这些前端js代码都是免费的！对于公司来说也能省去一笔商业公司的采买成本。
其次很多商业软件，都是针对小数据集场景设计的。在一些大数据集的场景，一般需要先预计算一些中间表。而如果自己公司定制化开发的前端展示结果，就可以根据需要自主设置计算逻辑和配置计算资源，先在后端进行预计算，前端最终只是作为一个结果展示模块，把结果展示和需要的预计算进行解耦。这样就省去了很多中间表的产出，也会更加快速的得到想要的业务指标，快速迭代。
所以可视化数据的工作量也会大大减少。而且会变成一个人人都可以操作，快速得到结果的场景。
统计分析
对于一名数据分析师而言，统计学分析可能是一块知识性的壁垒。尤其是在现在ab实验成为互联网公司迭代标配的今天。需要把实验设计的那套理论应用起来：比如ab实验进行后的显着性检验，多少样本量的数据才能让这个结论有效可信呢。
但是，你我都知道，经典的统计分析其实是一个非常套路性的工作。其实就是套公式，对应到代码层面，可能也就一两行就搞定了。这个代码的统计分析结果可以作为ab平台的指标展示在最终的ab结果上，大家看一眼就能明白。即使是对那些可能不知道显着性是什么意思的人，你可以跟他简单说，显着了才有效，不显着就别管。
这么一想是不是其实不怎么需要投入额外的人力进行分析？
其他数据相关的工作
数据层面的规划和设计。移动互联网刚刚兴起的时候，可能那时候数据分析师需要对每一个数据怎么来设计一套方案，包括原始的埋点怎么样，又要怎么统计出想要的结果。但现在大部分已经过了快速迭代的时代了，新产品的埋点添加可以参考老产品，这就意味着形成套路了。而一旦形成套路，其实就意味着可以通过程序直接完成或者辅助完成。
数据报告。那就真的是一件人人都能做的事情了，试想谁没在大学期间做过数据报告呢？以前只是因为数据都是从分析师产出的，而如果人人都能取到数据的话，数据报告是不是也不是一个真需求呢？
在我看来，数据分析师这个岗位的天花板和其他岗位相比起来是比较低的。可能工作一两年之后，从岗位本身就已经学不到什么额外的工作知识了。主要的工作内容技术含量不是特别高，技能性的更多的是一些可以简单上手的东西，而且做的时间长了，在这些技能性的事情上得到的积累并不是很多。
数据分析师更像是一个在时代变迁过程中的一个中间岗位：我们从一个基本没有数据的时代，突然进入了一个数据极大丰富的时代，在这个过程中，我们都知道重视数据。那怎么能够利用这个数据呢？可能之前的那一帮人并没有太多的经验，于是老板就招一些人专门来研究一下它，同时做一些底层数据的优化。
经过多年的迭代，现在互联网行业的每个人都知道数据的价值，也大概知道了什么样的数据是重要的，怎样可以更好的挖掘数据背后的价值。同时底层的基础设施也已经支持可以让一个之前没有经验的同学可以快速的上手得到自己想要的关键数据。这时候对于一个职业数据分析师来说，他的任务就已经完成了。就如同当人人都会讲英语的时候，翻译其实也就没有存在的价值了。
此后的数据分析工作，可能不再是一些单独的人做的工作。它会变成一个产品和运营的基础工具，而且足够简单，没有取数的门槛。只是产品运营怎么样可以更好的认识数据，通过数据本身更好的配合产品运营的工作，这已经超脱我们一般理解的数据分析师的工作了，而是一个产品运营分内的工作。
对于那些已经在从事数据分析师岗位的同学来说，建议不要把心思全部投入到数据分析的本职工作上，以完成任务为核心KPI。而是不要给自己设置边界，多从用户的角度思考问题，不要因为是产品运营的工作就不去做了。数据分析师这个职业发展到这个阶段，要么做更加底层的数据建设，要么拥抱业务，最大化的发掘数据背后背后的价值。不要再死守着数据分析的“固有技能”沾沾自喜了。
数据本身的价值是无穷的，作为数据分析师，你们已经先人一步的掌握它了，要有先发优势。你们最接近数据的人，是最可能发现用户的宝藏的人。
❼ 数据分析员是什么职业，未来前景如何
数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。
一、数据分析师培养的意义
（一）数据分析师的培养符合国家战略
为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。
（二）数据分析师的就业前景光明
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。
二、数据分析师职业素养的培养
通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：
（一）数据分析师的职业内涵
数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。
目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
（二）数据分析师的知识要求
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
（三）数据分析师的能力要求
对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
（四）数据分析师的岗位职责
承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
三、数据分析师的培养方案
培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。
（一）培养目标
为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。
（二）课程体系设立原则
在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。
1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。
2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。
3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。
（三）课程体系的基本框架
在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。
四、数据分析师培养过程中的策略
（一）教学内容整合策略
在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。
（二）实验环节设置策略
找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。
（三）软件教学安排策略
为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。
（四）实践课程操作策略
为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。
（五）拓展课程设计策略
聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。
五、数据分析师培养的保障措施
（一）整合各种教育资源，提高教学效率
没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。
数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。
（二）建立导师制，强化教师的指导作用
为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。
（三）充分利用各级社团组织，
开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。
（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣
评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。
总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。
❽ 数据库工程师和数据分析师哪个好
数据分析师是比较好的，以下是数据库工程师和数据分析师的区别：
1、概念区别。数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。
2、发展方向。数据分析师发展方向有：市场调研方向、数据分析/挖掘方向、数据工程师方向等。大数据培训出来的大数据工程师发展方向有：首席数据官（CDO）、营销分析师/客户关系管理分析师、数据工程师、BI开发工程师、数据可视化等。
想要了解数据库工程师和数据分析师，建议到CDA数据认证中心看看，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
❾ 数据分析行业各个职业需要的技能是什么
就目前而言，很多人看到了数据分析行业的光明前景，于是就想进入数据分析的行业中。但是，想成为一名合格的数据分析师，需要掌握很多的技能。那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢？其实数据分析行业的职业是依照层次区分的，不同层次需要的技能也是不一样的，我们在这篇文章中就给大家详细的介绍一下这些内容。
通常来说，数据分析行业有三个层次，第一层次就是业务数据分析师。第二层就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师。第三层次就是数据科学家。现在就给大家好好解释一下。
数据分析行业中第一层次的职业就是业务数据分析师，业务数据分析师属于初级分析师，主要指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。业务数据分析师需要掌握的技能有：概率论和统计学知识，能够运用Excel、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有商业理解能力即可。
数据分析行业中第二层次的职业就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师。数据挖掘建模分析师和大数据分析师属于同一级别，唯一不同的就是数据挖掘建模分析师和大数据分析师的方向及使用的工具略有不同。一般来说，数据挖掘建模分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。数据挖掘建模分析师技能要求：在第一层次的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R专业分析软件，熟悉使用SQL访问企业数据库。而大数据分析师：一年以上数据分析岗位工作经验。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。大数据分析师技能要求就是在第一层次的基础上要求掌握JAVA语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件。
数据分析行业第三层次就是数据科学家。数据科学家：三年以上数据分析岗位工作经验。一般数据科学家就是行业数据分析资深人员。数据科学家技能要求：掌握前沿AI相关技术，负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。
通过这篇文章，我们不难发现数据分析行业中有很多职业，而不同的职业需要学习的内容也是不一样的，所要掌握地技能也是更有千秋，所以大家还是根据自己的实际情况去选择一个适合自己的职业。