数据分析是不是比数据挖掘含金量低不少,并且职业前景和钱景远远不如数据挖掘?

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数据分析是不是比数据挖掘含金量低不少,并且职业前景和钱景远远不如数据挖掘?

猴子数据分析 2020-05-28 17:30:34 浏览231
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做好了都挺赚钱的,数据分析师偏业务,数据挖掘偏技术。对于零基础想进入这个行业的人,我更喜欢用下图来说明这两个职位的发展方向:

对于零基础的人来说,这个图是是什么意思呢?
其实,任何行业随着你深入发展,都分为3个阶段:初级,中级,高级。这根打游戏闯关一样,一级一级网上爬。所以,如果是零基础进入这个行业也对应规划为这3个阶段,你按下面各个阶段要求来对号入座。

1、初级数据分析师
工作内容:
要求熟练使用Excel,PPT。针对产品经理提出的需求来做分析。然后用PPT做分析报告。
比如说,之前社群会员面试的一家互联网教育机构,他们的要求就是用Excel整理学生买课的信息,看看哪一门课程最受大家喜欢之类的。

需要掌握的核心技能:
Excel,PPT,描述统计分析,业务知识
月薪:
这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前有5000-10000
常见的职位名称有:
数据分析师,数据运营,商业分析,战略分析,经营分析,市场行业分析

给你看个招聘要求直观感受下:

2、中级数据分析师:
工作内容:
不仅要会技术还要懂业务,通过发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策做支持。主要干的工作是数据提取、撰写分析报告。负责和支撑各部门相关的报表,监控数据的波动和异常,找出问题,输出专题分析报告。

需要的核心技能:
Excel,PPT,统计概率,业务知识
熟悉SQL
月薪:
这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前大概是7000-20000+

这个级别的招聘要求如下:

3、高级数据分析师
工作内容:
通过编程来处理数据,分析数据,建立模型,预测。

需要的核心技能:
统计学(推论统计分析,A/B测试),熟悉SQL,编程语言Python或者是R
月薪:
这种职位的大概薪资在一线城市的话大概税前有15000-30000+

来个招聘职位感受下:

对于高级数据分析师的职业发展,如果喜欢业务方向,可以往管理端发展,常见的职位名称有:数据产品经理、数据运营经理。
如果喜专研技术,可以往技术专家端发展,常见的职位名称有:数据挖掘工程师、数据开发工程师、大数据工程师。

4、未来的跳槽出路是什么?
如果是往业务端发展,最终可以成为业务资深专家,总经理,或者CEO。我的一位师兄,经过几年的发展,从刚毕业一名数据分析师,到现在已经是一家公司的总经理,他的优势就是既懂数据,又懂业务。他刚毕业也是在北京租房子,现在早已实现了财务自由。

来个招聘职位感受下,都需要多年行业的积累,才能成为这个行业的专家。

如果是往技术端发展,你如果工程技术能力突出,那么可以担任公司数据科学部门的老大,常见的职位名称是数据科学家。你如果理论能力非常强,可以写paper,那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强,现在是一个科研单位数据部门的负责人。

三、如何选择适合自己的职位呢?
1、学习适合自己当前能力的知识
弄清楚自己的基础是怎么样的,学习转行从事哪个岗位的难度更小些,以及自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础,就开始啃机器学习这是不对的。因为你没有统计概率,数学基础,里面很多专业术语根本无法理解。

数据科学是一门交叉学科,除了计算机相关知识,还需要有统计学、数学基础,以及一定业务知识。所以可以作为终身职业发展目标,每天学习一点,慢慢积累进步。

搞清楚各个职位的区别,以及了解自己的基础,知己知彼,就对学习和转行有方向和信心了。最关键的是要在自己的“最佳领域”工作。所谓的“最佳领域”,就是你热爱的、你擅长的、以及社会需要的这3个重叠的领域。

2、新人如何成长呢?
面对不同的职位,我们需要结合自身经历、个人能力选择一个上车,才能分享到人工智能时代的红利。数据分析师是比较适合上车的方向,因为它起步门槛相对较低,市场需求量大,未来职位发展空间好。零基础建议从初级数据分析开始学起。

3、成为一个关键时刻不放弃的人
我观察过身边的人,不管是同学、同事、还是创业合作伙伴,发现大多数人越到关键的时候,越容易放弃。

然而,那些最终坚持下来的,最后都成功了。所有的成长都源于那关键时刻的一点坚持。大多数人都是刚开始一腔热血,找来一堆资料,但是遇到困难却不想解决,在进步的前一刻放弃了,所以他们从来没有感受过成功的快感。

上面是对于完全零基础想进入这个行业的人,数据分析和数据挖掘的职业发展轨迹。愿你在这个行业,成为一个关键时刻不放弃的人。
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