Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。 数据挖掘基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 那么当今社会，数据挖掘就业前景可观吗？掌握数据挖掘的技术到底能不能让我们顺利的找到一份好工作，今天小编就来和大家说一说。 大数据时代我们为什么要重视数据挖掘。 现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。 数据分析岗位，会基本的统计即可，有一定的sql功底，即对数学和编程要求较低，但是对业务也求较高，需要了解行业，了解业务，能提出好的idea。三种岗位需要相互配合、相互补充，各有各的重点。
但2018年java工程师的就业前景到底如何呢？ 2018年的编程语言排行榜图片上的数据分析结果发现，位居前三名的分别为 Java、Python 和JavaScript ，但相比去年的数据，只有 Python 是岗位有所增长的。 Java 已经有 20 多年的历史，被全世界数以百万计的开发者使用，数十亿设备都是由 Java 开发，并且能够通过 Java 虚拟机在任何硬件和操作系统上运行。 Java编程语言独特的优势是任何语言都替代不了的，比如java是上千上万家企业通用的编程语言，java工程师依旧是当今吸金的行业，相比于其他行业而言，就业薪资更是甩出好几条大街，所以未来的程序员，不要担心就业前景 根据IDC的统计数字，了解到Java工程师的需求量在60%-70%，同时，Java工程师的薪资相比其他语言要高的多。
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2、数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，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。 2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。 近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗? 2、企业情况：这家企业重视数据吗?有数据基础么?数据有所为么? 3、岗位就业情况：只要你练好真本事，数据分析相关职业是个高薪职业，而且人才缺口较大。
但是，对于我们来讲，大数据这个行业就业前景怎么样呢？这对于迷茫的我们来说其实是一个非常重要的信息。 随着大数据时代的日益普及。大数据这个行业就业大军即将进入。 9267b5738c6a912eef5efeb90f44eff.jpg 一．大数据人才需求及现状分析 从目前来看，随着我们国家渐渐的开始对大数据进行重视，我国政府也开始对大数据进行大力扶持，大数据技术开始在我们的企业中生根发芽 24a76b97efd1834fac26ab14ec8ab82.jpg 三．大数据开发就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求 ，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会哪些对口的工作职位 ①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，等； ②：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家 运维等多个方面来进行有效的分析问题并且去解决目前所遇到的问题以及困惑。
随着移动互联网、O2O、云计算、大数据的发展，Linux运维岗位越来越火爆，薪资不比开发低，学习起来比开发容易很多，许多从事IT行业的朋友纷纷转行，甚至一些小白也开始进行Linux运维培训，通过几个月的学习 看到这里，如果你想全面学习Linux运维拿高薪，我给你推荐个地儿——马哥教育 教育背景 凭借马哥教育职业IT培训的高品质和毕业学员的良好口碑，其已经成为业内知名互联网公司重要人才战略合作伙伴，获得了百度 课程体系 马哥教育拥有专业的专家师资和顶级课程科研研发团队，研发课程数百个模块，参与企业大型项目50+，标准教学课程6000+小时，在Linux集群、数据库、云计算、互联网大型架构、devops、运维自动化 、python全栈开发、数据挖掘方向取得显著成绩。 就业数据 马哥教育十年累计培养Linux运维人才30000+，python全栈开发工程师2500+，51CTO受众学员达500万人次，腾讯课堂影响学员20万+人次，全国合作企业上百所。
来源：36大数据 通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息，本文对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。 浙江杭州地区也吸引了一大批创业者，为程序员的就业和发展提供了优质条件。 （二）程序员年龄组成 结果显示，绝大部分程序员年龄都不到35岁。超过一半的程序员年龄在23-30岁之间。 从图标中可以看出，hadoop的使用人群还是非常少的（spark就更别提了，都没出现），这也是大数据人才缺口大的最直接体现！ （五）程序员薪资状况 普遍认为，程序员是一份高薪的职业。 1/5的程序员在3年内年薪就达到了20-30万的水平。大多数程序员年收入在10-20万之间，相比于其它一些行业，月薪过万已经是高收入水平。 就拿近两年热门的大数据行业来说，因为这方面人才需求突然增加，不但薪酬猛增，应聘难度也随之降低，可见选对一门编程语言对程序员是多么重要了！
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。 在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具 分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位，学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写编程出现和同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这不是绝对的。 数据分析师的职位级别划分 不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同，在一些中小型企业，没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下，通常数据分析成员在2-4人不等。
那么对于很多学习者来说，紧跟潮流学了 Python 之后，不免要问：Python 的就业情况到底怎样？学了可以做什么？薪资水平如何？ 这个问题，我说了不算数。对就业市场最有发言权的还是招聘网站。 既然 Python 是数据分析的利器，何不用就用 Python 来问一问招聘网站，让数据来说话。 于是，我们团队的小伙伴用程序抓取了 拉钩、猎聘、前程无忧、智联招聘 4家网站上在 2017 年 8 月到 9 月关于 Python 的 19011 条公开招聘信息，对数据进行了整理分析，并将结果进行图表展示 具体细分岗位和薪水、年限的关系。这里我们根据招聘里的关键词，将岗位分成 数据分析、运维、web、爬虫、游戏、深度学习 几类。 目前 Web 和运维方向仍然是 Python 的主要出路，数据分析也有不少机会。但运维对工作经验要求相对更高，初级开发者倒是可以考虑从爬虫方向入行。 ?
利用这篇文章提到的方法对拉勾爬虫，然后进行数据分析。通过对局部地区某一岗位的总体分析，找出该地区该职位的职业发展前景规律。 本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据，为这一行业的朋友作为参考；虽然数据略为过时，但变化也不大，规律依然适用。 区域分析 ? 各区职位数 ? 空间分布 ? 数据分析师的技术要求 公司排名 高薪岗位top20 ? 高薪岗位排名 综合人气top20 ? 综合人气排名 结论 在现今的市场认知中，数据分析师主要还是开发类职业。 30K基本就到了数据分析师的天花板，而这个天花板一般要5年以上的时间达到。 当然要找一个20K的工作也不是那么轻松。你首先要自己具备实力。 对于懂行的数据分析师来说，Python是首选的语言，毕竟全能；当然R也是越来越流行和被重视；SAS也不错，金融行业很需要。无论是工程师还是分析师，数据库和SQL始终是重要的基础技能。
三年前，“数据科学家”这种职业还基本不存在，如今“数据分析”成了“金饭碗”。 世界迈进了大数据时代。 在很多企业，由于有巨量数据需要分析，数据分析员成为一个必须的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也需要数据分析员进行数据分析，帮助做出更好的决策。 美国商业分析软件与服务供应商sas公司大中华区总裁吴辅世介绍，大数据需要大分析，大分析需要新技术，但企业还需要新人才。 看到市场对数据人才的追求日益激烈，很多大学开始专门开设数据分析类专业。 例如，南加州大学马歇尔商学院就专门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目介绍的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。
本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 4 工业供应链的分析和优化 当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。 例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 5 产品销售预测与需求管理 通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。 7 产品质量管理与分析 传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」 二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。 「数据敏感度」其实是业务问题的数据化，你能否通过数据探索挖掘出业务场景中的变化、问题、原因、关联等信息。当你看到这个月漏斗转化低了10%的时候，你会怎么样去剖析、下钻这10%背后的来龙去脉。 这样的问题就不是拉拉数据就能解决的，因为它涉及到现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。如果没有闭环思维，东一榔头西一棒子，问题永远得不到解决。 回到数据岗本身，现在各大互联网公司、乃至传统行业都在拉拢数据人才，而且薪资不比技术少，一线城市基本5年以上能达到30K以上。 所以说前景是光明的，但务必要把握好什么是真正重要的东西。
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。 下图是之前的一个分析思路，结合问题严重程度和紧急程度做的步骤拆解： 3. 具体问题具体分析，找出原因 分析原因和分析方法一定是结合着具体场景的。 ），使用行为也就是用户在产品上的行为（例如停留时长、启动次数等） 分析方法和视角有很多，如果时间允许还可以做深度分析，找到切入点做假设，以数据验证假设，以找到原因。 形成SOP或数据产品，不断迭代优化 前面4步主要还是单次分析，结合自己之前做数据产品的经验，可以更进一步：梳理好分析维度，指标，业务流程等内容，健全相应的一些监控报表，加入一些对比标准进行预警 小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费
redis 基础数据 sets 业务场景分析 针对常见的业务场景，只使用 redis 的 sets 命令来分析。 sets 介绍 sets 是唯一字符串的无序集合，集合不允许重复键数据。 业务场景分析 sinter、sinterstore 图如下： inter.png 作用：计算集合成员的交集。 运用：社交、推荐系统、分类系统 举例： 以我们熟悉的微信、QQ为例。 这时候推给用户，购买的可能也就越高。 还适用于物种分类、比如将新生物划到 纲目科属种 当中去。 而在仓储系统方面，我们则可以通过总的数量类别 - 出库的数量类别，来得到当前还在存储的数量类别。 总结 本文章是 redis 应用第一篇，后续应该会基础所有基础的类型结构，针对其特点分析一下业务场景。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。 在这种大趋势下，数据分析思维不再仅仅是数据分析师的“专业”，包括销售，市场营销，运营，计划，产品和其他前端职位需要使用数据分析来帮助他们工作的人员，甚至包括后台财务人员，法律事务，人员等也需要通过数据分析来提高效率 数据分析师的前景和弊端 数据分析师的前景 首先，每个人都需要了解数据分析师在他的视野中拥有非常巨大的财富。数据分析不是一项简单的技术工作。这是一项潜力巨大的工作。在这项工作的背后，有很多机会。 滴滴出行数据分析团队的负责人刘普已经在许多公司工作了多年。在此期间，他从一名普通的数据分析员成长为精通技术和业务的数据专家。 数据分析师的劣势 数据分析师在数据分析中，像探索性分析本来应该是数据分析的工作，但是我知道大多数企业数据分析当前都没有完成这项工作。
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