大数据分析技术 大数据就业待遇如何?

简介: 大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

是不是每天刷微博,看知乎都在说:大数据告诉你……

看到腾讯、天猫都在用:大数据分析……

你是不是好奇,这些大数据分析师都要做什么,为什么这么多企业都在用大数据,云时代究竟是个什么样的时代?

为什么大数据分析师是这么热门的职业,为什么会大数据分析的人都是高薪?

是不是自己也想学大数据分析,高薪就业?

下面果金带你了解一下

大数据分析师发展就业前景怎么样?大数据分析师薪资待遇高吗?

大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。下面果金整理出了大数据分析师就业前景以及薪资待遇的情况给大家参考。

互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习扣扣群:606这九个数字859依次排开就是群705 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

大数据分析师是做什么的?

“大数据分析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。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

大数据分析师就业前景如何?

从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

大数据分析师薪资待遇:

有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724K(取自 1139 份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

整理了几份不同平台给出的大数据分析师薪资水平,以及经验要求,用图表的形式直观表现出来,希望能够帮助大家。

8e0438b3565bc4d57a452e032df11d9a_t0151b13cb94adb61af

ce6dcd9b90d5d8205f5cfa802280d91a_t011a54820f46591687

0ab25251c77d0d63efd6459e8fd12858_t0134a3a557d96784c3

C_TJ_DM_PH_G2CY4_HT_TS

看到他们是不觉得备受激励,其实像他们拿高薪,也是小case,他们之中不乏有小白(零基础)来学习的,通过自己的努力一样高薪就业。其实只要你有梦想,就不怕被实现。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
1月前
|
存储 数据采集 数据可视化
大数据处理技术
【4月更文挑战第10天】大数据处理涵盖采集、预处理、存储、分析挖掘、展现和应用等关键步骤。采集涉及多种类型数据,预处理确保数据质量,存储管理关注规模、速度和安全,分析挖掘利用机器学习发现价值,展现和应用则通过可视化和检索实现数据价值。云计算和AI强化了大数据处理能力,整体目标是提取数据中的价值,驱动企业和社会进步。
33 4
大数据处理技术
|
4天前
|
数据可视化 大数据 Python
python大数据分析处理
python大数据分析处理
10 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
|
5天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
大数据基础工程技术团队4篇论文入选ICLR,ICDE,WWW
近日,由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导的四篇时间序列相关论文分别被国际顶会ICLR2024、ICDE2024和WWW2024接收。
|
10天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
大数据处理与分析实战:技术深度剖析与案例分享
【5月更文挑战第2天】本文探讨了大数据处理与分析的关键环节,包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化,并介绍了Hadoop、Spark和机器学习等核心技术。通过电商推荐系统和智慧城市交通管理的实战案例,展示了大数据在提高用户体验和解决实际问题上的效能。随着技术进步,大数据处理与分析将在更多领域发挥作用,推动社会进步。
|
13天前
|
存储 运维 监控
|
13天前
|
存储 数据可视化 大数据
大数据分析与处理:探索数据的深层价值
大数据分析与处理:探索数据的深层价值
41 2
|
22天前
|
存储 数据可视化 大数据
大数据技术框架
【4月更文挑战第20天】大数据一般需要经过6个主要环节,包括数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析和数据可视化。
|
23天前
|
存储 分布式计算 大数据
使用 Java 进行大数据处理和分析
【4月更文挑战第19天】本文探讨了Java在大数据处理中的关键作用,涉及Hadoop框架、HDFS数据存储、MapReduce编程模型及Spark等数据分析工具。还包括数据预处理、可视化、性能优化、安全与隐私保护以及完整处理流程。Java在金融、医疗、电商等领域有广泛应用,为大数据洞察和决策提供支持,但同时也需要开发者具备深厚的技术背景和实践经验。

热门文章

最新文章