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2015年数据相关职业盘点

根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告,到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺:各行各业已经积累起来大量的数据分析需求,但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求 2015年马上就要过去了,在这一年里,“大数据”相关职业在全球就业市场的情况到底如何?我们通过WANTED Analytics和福布斯杂志刚刚公布的2015年数据为大家进行一些总结。 WANTED Analytics公司专注于就业市场数据分析,其数据库包含来自150个国家的10亿个岗位信息,在这次统计过程中,其将“大数据”定义为数据分析、数据采集、数据挖掘和数据结构四类技能。 首先具有相关背景的本科毕业生或职业人士通过短而实用的数据分析课程,能够迅速满足相关企业的岗位空缺,因而非常抢手。 目前大部分的“大数据”从业人员并不具备数据分析的学位,而是具备了相应的技能。

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解读 | 数据分析领域七热门职业

以下我们列出了可从事的七种数据相关职业: 01 数据科学家 数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法。 美国劳工统计局2020-2030就业预测的数据显示,数据科学职业,包括统计学、数据科学以及数据工程等其他基于数学和科学的职业,从2020年到2030年的百分比变化来看,将呈现出非常高的增长率。 尽管统计学家和数据科学家在总劳动力中所占的份额与其他职业相比很小,但随着数据科学职业道路变得越来越流行,这些数字预计将在未来几年增加。 下图显示了统计学家、数据科学家和其他数学科学职业与其他预计增长率较高的职业的对比情况。 当之无愧的高收入职业 数据相关职业备受欢迎的一个主要原因在于其收入高。 至于你应该走哪条特定的数据科学职业道路,这主要取决于你的个人优势和总体兴趣。重要的是,上述任何职业都是值得的。

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    数据人才战报:十数据分析职业趋势

    无论是数据分析的新手还是老鸟,都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备,以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业趋势: 一、薪酬持续增长 ? 根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告,新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异,年轻的新一代数据分析人才更加开放,倾向使用开源工具和云计算,热衷最新技术工具和认证 在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是,数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。 九、数据分析工作的职业满意度更高 ? 相比其他IT员工,BI、分析和信息管理人才对职业的满意度更高,同时也面临更高的挑战。

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    数据人才战报:十数据分析职业趋势

    无论是数据分析的新手还是老鸟,都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备,以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业趋势: 一、薪酬持续增长 ? 根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告,新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异,年轻的新一代数据分析人才更加开放,倾向使用开源工具和云计算,热衷最新技术工具和认证 在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是,数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。 九、数据分析工作的职业满意度更高 ? 相比其他IT员工,BI、分析和信息管理人才对职业的满意度更高,同时也面临更高的挑战。 十、传统数据分析人才面临转型 ?

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    探秘|数据学科受企业追捧 这三职业吸金力强

    考虑到众多企业开始意识到数据的社会与经济价值,而处理相关数据任务亦存在着巨大挑战,因此合格的数据科学家开始成为人才市场上的热门资源。 数据科学并不属于什么全新学科,但其最近却随着大数据技术的快速发展而日益得到关注。顾名思义,数据科学的主旨在对研究数据——更具体地说,用于指导如何更有效地理解、存储及操纵数据数据科学家能够在与大数据相关的任何领域找到工作,包括高校、医疗卫生、科研院所、政府机构等等。下面,我们一同了解其中的三项具体职业发展道路。 1 数据科学家 人才市场招聘信息中给出的头衔通常为“数据经理”或者“统计学家”等。 无论具体名称如何,数据科学家们需要利用自己的数学及编程技能对数据进行直接处理。 2 数据工程师 数据工程师又被称为数据架构师或者数据库管理员,其职能与真正的数据科学家略有区别。

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    【干货】因职业角色而异的十数据科学技能

    职业角色而异的十数据科学技能 下面,我们按不同的职业角色看看他们的十技能。这种描述也出现在上一部分的图2中(后面的表呈现了细节)。 对于每个职业角色,我指出了该角色的数据专业人士拥有每项技能的频率。可以看到在图2中,一些重要数据科学技能在不同角色中是通用的。 这包括沟通、管理结构化数据、数学、项目管理、数据挖掘和可视化工具、数据管理、以及产品设计和开发。然而,除了这些相似之处还有相当的差异,让我们看看每个职业角色。 另外,只在研究工作者上体现的重要数据科学技能是高度定量性质,包括机器学习和最优化。 总结和结论 ? 按职业角色的重要数据科学技能 重要数据科学技能列表取决于你正在考虑成为的数据科学家类型。 组织可以确保数据科学团队包含不同类型的数据科学家,让每个人解决最合适的问题,以此来优化他们的数据科学团队。 本文由数艺智训翻译 来源:36数据 ?

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    测试咖漫谈测试人职业发展

    当年的背景是微软故意放任 Windows 的盗版,并积极的输出他自身的 IT 生态技术栈到中国。中国从政府到民间几乎全部使用了 Windows。中国有大量的微软认证的 VP 等各种专家。 大数据和智能时代 人类已经进入 DT 时代。大数据,机器学习,深度学习,图形渲染等技术栈也已经成熟了。随之而来会形成新的生产力并落地到测试行业,这个阶段大家刚开始感受到。我暂时不做评论。 3.测试工程师职业发展关键因素 薪酬数据参考 我根据测试人才的基本属性并用实际的例子总结,按照 8 年跨度(08-16),总结了行业的一些典型人才的职业发展现状(鉴于隐私要求,模糊了相关数据,与真实情况略有偏差 image.png 我手里也有更多的数据,之前也一直想搞个决策树模型,但是一直没完整的做出来。这次就先简单列举这几个典型个案,简要分析下测试人的职业发展关键因素。 总结 我一直坚信,QA 的价值是非常的,测试行业在经过这次调整后也会发展的很好。至于说未来能有多辉煌,就要看大家的努力了。 6.测试职业发展建议 测试行业和其他行业的发展没有本质的区别。

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    数据人才职业规划

    作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据人才(数据工程师,数据分析师,数据挖掘师,算法工程师等)、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段,这个领域出现很大的人才缺口。 ? 4 大数据人才的职业发展 4.1 薪酬待遇 4.2 职业发展路径 1 大数据人才做什么? 因此,分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据人才在“玩数据”时最重要的三任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策,找出最优化的结果。 Spark SQL, Spark DataFrame Impala Phoenix ELK ElasticSearch Logstash Kibana 3.6 消息队列 Kafka(纯日志类,吞吐量) 4.1 薪酬待遇 作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据人才的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

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    数据师的职业生涯

    关于数据师的职业生涯,通过对IT从业人员和数据相关从业人员的观察,一直苦于其庞杂难以阐述。 接下来,本文主要通过对《论数据治理从业者的职业发展》的理解,结合《盖洛普优势识别器2.0》,以笔者的职业规划和优势识别为样例,为大家揭开数据职业生涯的第一步。 相关认证。这种徘徊一直以来让我很迷茫,直到随着公司"数据治理"项目与"AC"咨询的联姻,正式启动了我对于”数据师"的职业定位,至今已有3年的时光。 识别器"会给出您的五优势和相关劣势,以及对应的行动建议,俗话说"金无足赤,人无完人",数据师们应凭借自身优势,发挥其卓越的独特能力。下面列出"数据小兵"的五项优势: 行动: 能够将想法付诸行动。 在这里"数据小兵"的建议是您的职业规划三部曲是:识别出您的优势、找准职业定位、规划职业路径”。

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    数据分析职业发展之我见

    被《HR管理世界》评为七赚钱行业之一,也被视为我国21世纪的黄金职业。在这样的背景下,有些网友想进入到数据分析行业,但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。 这个话题可以分解为三个具体的问题: 1、数据分析有哪些发展方向? 2、数据分析的晋升空间有多大? 3、如何规划数据分析的职业之路? 那么企业中数据分析岗的职位名称具体有哪些?数据分析岗的需求在不同城市和行业间是如何分布的呢? 尤其是电子商务,由于利用互联网,能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力,能积累海量的数据,因此更看重从海量数据中挖掘用户偏好和市场机会,所以我们可以看到百度有百度商桥、阿里巴巴有淘宝数据魔方、而亚马逊 为什么我在统计数据分析岗的需求量时,在智联招聘上输入的关键词是“分析”,而不是“数据分析”呢?因为像战略分析、投资分析等岗位虽然没含有“数据”字样,但仍是数据分析岗。

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    传统IT七职业的云计算转型之路

    云计算职业转型之二:DBA 数据管理员的路径是很容易规划的。基本上,只要会操作云基础的工作的数据库,然后具体发展特定数据库的技术就可以了。 然而,转移至公共云上的企业常常会选择更便宜、更现代化的数据库技术,所以作为甲骨文公司的数据管理员,学习一下管理其他数据库也是很有好处的。 例如,亚马逊的RDS关系数据库是一个最近广受企业欢迎的云。 数据库的通才不用去申请那些新兴的云职位。 ? 云计算职业转型之三:软件开发人员 软件开发大概是一门用途最为广泛的技术,因为你可以在几乎任何平台上编码。 系统管理员职位正在改变,因为根植于数据中心的系统,正在转移到公共云上。比起内部部署的系统,公共云系统不需要那么多的TLC。 对于系统管理员来说,云职业之路要从转移到云运算,做一名cloudop开始。 云计算职业转型之七:开发者 如果你属于其他职业,也不必担心。对于大多数IT职业来说,从传统IT转移至云的大题思路都基本相同:灵活并迅捷地运用特定的云技术。

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    数据挖掘工作总结(职业篇)

    数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享: BI职业发展方向:数据分析师---商业分析师--管理者 但是在每个公司,可能有不同的发展方向,但是大致上是从数据挖掘工程师起步 “Business First, techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反,有其它行业背景是从事数据挖掘的一优势。 如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合,您必将开辟职业生涯的新天地!    职业薪酬   就目前来看,和大多IT业的职位一样,数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和,高端紧缺,在二线成熟,高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。

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    数据分析师职业漫谈

    要了解一个职业,通常有3种途径: 到招聘网站上看岗位信息描述; 请教行业资深人士; 网上查文章(公众号、博客、论坛等)或者看书。 但为了避免“刻板印象”或者“职业想象”,了解一个职业尤其是自己可能要用来养家糊口的职业,最好的方式还是亲临现场亲自实践。 )可以计算出该指标; 结合业务发现影响该指标的那些因素,如果业务指标是因变量y,那么影响因素就是多个自变量x(或者机器学习中的多个特征),并筛选出那些重要的影响因素(尤其是对y的贡献且业务上可控的因素 事后:复盘总结,专题分析,出数据报告,评估方案效果或者某业务操作(产品改版、运营活动、系统故障等)产生的交易影响,对业务上的数据波动归因等也是常见的数据分析工作; e.g. ,时间是人类唯一宝贵的资源),另一方面沟通能力是外显的职业能力(大家看得到),建议阅读《金字塔原理》; 以上,是笔者对数据分析师这个职业的一点看法,真实的世界往往比能够记录下来的世界更复杂、更丰富,正如文章开头提到的

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    数据分析师职业要求

    这就是懂业务与不懂业务的数据分析师之间的区别。 从另外一个角度来说,懂业务也是数据敏感的体现,不懂业务的数据分析师,看到的只是一个数字。 反之,懂业务的数据分析师,则看到的不仅仅一个数字,他明白这个数字代表什么意义,知道数字是了还是小了,懂业务的数据分析师心中有数,这才是真正意义的数据敏感性。 2. 懂管理 懂管理一方面是为了指导数据分析框架的搭建,如刚才介绍的数据分析六步曲的第一步确定分析思路就是需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟管理理论,那你如何指导数据分析框架的搭建,以及后续的数据分析开展呢 懂分析 懂分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。 数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

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    美国职业棒球联盟将通信迁移到私有云

    美国职业棒球联盟实施了基于敏迪(Mitel)的私有云以提供一致的全联盟范围的通信。 所有行业都受到数字化转型的影响。 尤其是美国职业棒球联盟(MLB),随着比赛时间的延长以及很多年轻球迷对此失去关注,联盟感受到了压力。 从历史上看,在美国职业棒球联盟中,通信基础设施的决策是由各个团队做出的,这导致各地点之间的高度不一致的体验和服务不同。然而,在2015年,联盟花费了大约3亿美元将Wi-Fi引进每个体育场。 平台可靠性对美国职业棒球联盟至关重要 实施这个的有趣的一面是——与其说它关乎大小和规模,不如说它关乎可靠性。由于合同仅涵盖美国职棒联盟需要监控的区域,因此每个体育场的电话机总数不足20个。 但对于需要管理和分析敏感数据的组织来说,私有云更有意义。 如今,数字化转型对于每个行业的业务和IT领导者来说都是一项重要举措。首席信息官应该注意美国职棒联盟正在做的事情。

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    人工智能时代,五最具潜力的职业

    导读:上一期介绍了深度学习和机器学习的不同实践和运用,今天我们来了解一下人工智能时代,五最具潜力的职业(文末更多往期译文推荐) ? “人工智能”这个词经常让人感到恐惧和忧虑。 但是,有五个职业的人可以稍微安心些,因为他们至少有潜力找到新的工作。 Gartner的一份新报告指出,尽管AI将裁减180万个工作岗位,但仍将创造230万个就业岗位。 人工智能的兴起将使五职业未来潜力显著增长。 1.数据科学家 数据科学家是一个新的分析数据专家。他们分析数据以了解复杂的行为,趋势和推论,发现隐藏的见解,帮助企业做出更明智的业务决策。 科技公司已经在采取措施建立自己的专业芯片。 英特尔正在为机器学习打造一个芯片。与此同时,IBM和高通正在创建反映神经网络设计的硬件体系结构,并可以像这样执行。 信息安全控制的许多层次和类型适用于数据库,包括: ● 访问控制 ● 审计 ● 认证 ● 加密 ● 完整性控制 ● 备份 ● 应用安全 ● 数据库安全应用统计方法 数据库通过网络安全措施(

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    「体育大数据职业体育大数据应用之足球

    无独有偶, 美国足球联盟(MLS)也已经开始在足球场上采用传感器技术。 在全明星赛上的数据显示, 莫罗的运动强度排名第6 , 整体速度位于第2位, 而总奔跑距离并列第4, 为2.1英里(约3.4公里)。 莫罗说, 有些球员希望在比赛中就能看到球员的数据分析。 如果下赛季采用miCoach精英系统, 他更希望能够在赛后看到自己的数据进行分析, 而不是在比赛中调整。 “当然, 这取决于教练给我们看多少数据。” 尽管不希望在比赛中就看数据, 莫罗还是认为miCoach很有用。 他说:“如果这个系统能帮助运动员提高竞争力, 提高训练水平, 哪怕是一点点的话也值了。” “我很高兴下赛季能采用这套系统”莫罗说“人们可以按照他们想要的方式来使用这种工具, 有的人愿意在比赛中看到数据, 而我则希望通过数据分析来提高自己的训练水平。 大多数认真的运动员都会这样想的。

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    数据催生新兴职业数据分析师

    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。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20%   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”。    大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“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。” 专业数据分析公司全国只有百家 一份数据报告可卖到几十万   甄少明说,大数据分析师是大数据市场显值的一种表现,“现在国内这样的数据分析公司只有100多家,我们是第93家,重庆也只有两家,大部分是在北京 见新华网:大数据催生新兴职业 数据分析师成IT界“大熊猫”

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    职业规划】数据挖掘(数据分析)从业指南

    一位数据挖掘成功人士 给 数据挖掘在读研究生 的建议: 关于数据挖掘方面的研究,我原来也走过一些弯路。 就我个人的经验和了解,数据准备常常占一个数据挖掘项目工作量的60%~70%左右。 另外几个问题: 我是中国海洋大学一名研一生,专业是数据库。我想自己选择一门方向,认真的学习,作为终身职业。 譬如 java程序员、数据挖掘人员、数据库管理人员等等。我比较喜欢数据挖掘,但是若干问题难以释惑。 问题1:现在选择数据挖掘作为终身职业是明智之举吗? 现在网上对数据挖掘的前景讨论的很厉害,褒贬不一。 如果我是您的弟弟,您会鼓励我走数据挖掘之路吗?还是推荐其他的IT职业? IDMer: 就我个人的观点,数据挖掘的发展还是前途很广阔的。 至于甲乙方的区别,实际上也没有想像中那么,特别是对于刚刚参加工作的基层员工来说,可能差不多。 先在乙方历练几年,然后跳到甲方,这种状况我看到不少。

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