2023年将是新兴行业和岗位发展的关键之年。随着科技的不断进步和全球经济的快速变化，新兴行业将成为就业市场的重要增长点。本文将回顾2023年的就业形势，重点关注新兴行业和岗位的发展趋势，为求职者提供有关未来就业方向的参考。
大数据时代，诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里，傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。其实这些词汇是不同历史阶段的产物，彼此之间有很多交叉和融合的地方，普通人也许不必区分，但如果你想进入这个行业，那么有必要了解一下相关的知识。本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的？ A：商业分析师能根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。相比其他的业务人员，他能更高，更广，
过去十年里，数据科学就业市场发展迅速，但在 2020 年增长放缓了，这让许多数据科学人才对就业前景感到疑惑。本文从多个角度讨论了这个话题，作者认为数据科学就业市场需求放缓只是暂时的，它终将随着经济复苏而回升，数据科学职业在 2021 年仍然有利可图。
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪，越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域，请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段？为了这一专业都牺牲了什么？与此同时又给你们带来了什么？在枯燥的学习过程中，学习的原动力和兴趣来源是靠什么？”
2014年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在当年的《政府工作报告中》。同年，数据分析也同样成为朝阳行业，数据分析一度霸屏各招聘网站。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查看活动回顾。 今日来分享数据分析的意义，职业规划以及数据分析的方法论和能力
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java，成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
数据分析是当下备受瞩目的职业之一，因为它与信息时代和数字化发展密切相关。然而，尽管数据分析师的职位声名远扬，但我仍要诚恳地向你劝告：不要轻易跃入这个行业。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
导读：7月29日，CDAS 2017中国数据分析师行业峰会「跨界互联·数聚未来」在北京中国大饭店圆满落幕。 2017年，大数据迅速发展，开始深入到各行各业，电商、商业BI、人工智能、大数据金融等行业均
以「数化万物 智在融合」为年度主题的 2018 中国国际大数据产业博览会于 26 日至 29 日在贵阳召开，本届博览会突出「全球视野、国家高度、产业视角、企业立场」的办会理念，坚持「国际化、专业化、高端化、可持续化」原则，举办「同期两会、一展、一赛及系列活动」。
在我看来，现在最好的就业领域是人工智能，因为随着大数据的普及和深度学习技术的不断进步，人工智能已经成为行业的热门方向。无论是语音识别、图像识别，还是自然语言处理都需要大量的数据分析和算法优化，因此对于有一定编程能力和数学基础的人来说，人工智能是一个具有广泛前景的就业领域。 总的来说，随着科技的不断发展，IT行业中的领域正在不断扩大，进入IT行业成为优秀的IT从业人员，仍然是一个非常明智和前景广阔的选择。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
随着数据科学行业的火热，大量跨专业、跨行业人才涌入，数据分析的门槛究竟将会提高还是降低？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自从ChatGPT火爆出圈以来，各类AIGC产品也突然受到大家关注，不少朋友会因此对自己的职业产生担忧，目前也的确出现了因AI失业的人。 做技术的朋友好像感觉写代码这件事也很容易被替代，好像只有成为制造生产AI的人才是安全的。 如果真的想转行AI领域，该怎么转？ 为了帮助想转行的小伙伴有个思路，我们邀请到在数据分析和AI领域有深入研究、并且一直在做这方面培训的老师，也是《统计分析：从小数据到大数据》《Python机器学习技术》这两本书的作者丁亚军老师
2018年9月26日，升达学院数据分析高质量就业班正式开课。开课典礼当天，会场气氛热烈，同学们情绪高涨。
英国发布《产业战略：打造适合未来的英国》报告，确立能帮助英国引领全球技术革命、立足未来产业前沿的四项重大挑战——人工智能（AI）与数据经济、清洁增长、未来流动性、老龄化社会，并针对想法、人民、基础设施、商业环境、地区5个生产力基础领域制定了相关政策。报告强调要发展发展AI与数据驱动型经济。 AI与机器学习已成为变革全球经济的通用技术，他们既是新产业，也能变革众多部门的业务模式。将AI引入英国将创造数以千计的高质量岗位并驱动经济增长，一份近期的研究显示，包括AI在内的数字化技术每年均会为英国创造8万新职位，此
上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数：软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280)。不难看出，至少在澳洲职场上，软件相关的工作是远多于机器学习和数据科学的，机器学习岗位仅为软件岗位的3%。抱着好奇的想法，我在智联招聘上对北京地区做了相同搜索：
本文旨在通过分析数据分析职位从业人员数量得出各地市数据分析行业发展水平及就业环境难度情况，无奈从业人员数据无法获取，故从各地市数据分析岗位招聘需求角度来分析，我想两者应该是正相关的。
此类问题统称为「费米问题」，要求候选人在不参考任何资料的前提下，预估问题中的数值。如果你不假思索，没有逻辑的胡编一个答案，那很不幸，大概率你要回去准备下一个面试了。此类问题的重点不在于问题本身，而是考察你对于问题拆解的逻辑性。
三月份刚来上海参加CDA的数据分析就业班培训时，我没想到这次选择将会改变我未来的职业轨迹。
众所周知，想必近两年程序开发行情大家都知道，简直可以用惨不忍睹来概括，不仅是因为外部大环境的影响引起的，而且还有人工智能的出现代替了一部分岗位需求，双重原因造成了程序员就业形势的严峻挑战。但是如果还要细分的话，可以从以下几个地方能够体现出来。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
有一天，你打开了电脑，心中充满期待地看着你刚刚创建的小企业。你一直梦想着能拥有一家属于自己的公司，但由于人手不足和经验不足，一直没有迈出这一步。然而，人工智能的出现彻底改变了你的命运。你通过人工智能，实现了自己的创业梦想，让你的小公司在没有员工的情况下顺利运行！
随着科技的飞速进步，人工智能领域正经历着前所未有的变革，其中，Agent AI智能体作为人工智能技术的重要分支，正逐步展现出其在诸多领域的巨大潜力。Agent AI，以其自主性、交互性和学习能力为核心特征，预示着未来社会结构和运作模式的深刻变化。本文将探讨Agent AI智能体的未来社会角色、其可能的发展路径，以及这一进程中需要关注的主要挑战。
在今年全国两会上，代表委员们再次纷纷建言，用高质量职业教育，拼好产业人才需求拼图——职业教育的高质量发展愈发受到重视。 乘“两会”东风，3月25日，腾讯教育“UP职计划”第二期招募正式启动。据悉，第二期的培训内容在延续一期的基础上，新增了直播电商、无人机调试、零基础速成Vlog短视频、数据分析等当下热门的职业技能课程，满足更多人的学习需求。此外，二期还尝试打通技能培训与就业服务的链条，参加指定专业培训的学员，将有机会获得月薪10000元的工作。 一期结业 助力近百人职业技能提升 去年12月底，腾讯云、腾讯
真诚的向大家推荐，《腾讯课堂数据分析师认证课程》，该课程也是腾讯课堂指定认证课程。专为在校学生、0~3年职场新人量身定制，真正体系化、专业化帮大家提升数据分析能力，成为大厂抢手的数据分析人才。 10种商业模型 面对不同的场景，应用不同分析模型解决问题 5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型 9大企业项目实战 全程直播教学 每个项目均由多位专业数据分析师精心挑选，从数据到课程知识
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
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。
上周对RPA技术做了一个简单的介绍，不少朋友的反馈是“太短了”，“没有干货”……本来觉得RPA可能偏离了办公效率这个大的主题，但既然大家对这个话题比较感兴趣+我自己对RPA也感兴趣，那么就来一个新的系列吧~
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
这是本月（2022年05月）编程语言的最新排行榜，Python独占鳌头，记得去年的好像是5月份之前，Python还一直屈居千年老二，后来跃居龙头宝座，就没变过。
大学时，我学的是化学相关的专业。毕业就业时，我感到很迷茫，不过也算幸运，我之后进入新能源汽车行业，并遇到了一群知心朋友。
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
现在，大数据的概念问世这么多年来，大数据从技术，政策和资本等多个角度已经切入到社会方方面面，未来数据也会成为的经济驱动因素中越来越重要的一部分。对未来而言，大数据的发展将影响到产业、企业和个人。马云也说了：“未来最大的资源就是数据，不参与大数据十年后一定会后悔！”
看完上次的《AI泡沫破灭，入坑者何去何从》的软文，不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路，给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。
这太让我意外了，没想到这么快。根据页面上的提示，我一直以为还得等上一周左右。于是我就发了个感慨：
有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
AI 科技评论按：人工智能、大数据的热度一直在延续。越来越多的企业把人工智能和大数据运用在自己的产品设计和长期规划中，相关职位的招聘待遇诱人且竞争火热；高校也积极扩展相关专业，培养出越来越多计算机科学出身的可用之才。
GPT 的历史始于 Transformer 架构，该架构于2017年由 Vaswani 等人首次引入。在 Transformer 之前，最广泛使用的 NLP 模型基于循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）。然而，这些模型存在某些限制，例如在文本中保持长期依赖关系的困难。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。更有码农圈金句：「学完 Python，可以上天」佐证其火热程度！ 不仅如此，在编程语言中， Python 长期稳居前五，它已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。 正是因为如此，导致Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析
最近不少人在微信问我现在Python还好就业不好就业？发展前景怎么样？我30多岁了，还能不能转行编程？Python该怎么学？如果做Python到底该做爬虫还是数据分析还是web？......等等这样的问题，现在逐一谈下我的看法，进而引申出目前如果做python，最好要掌握的一些技能以及我个人认为的很稳的发展路线，这里分析的观点会以大部分普通开发者的角度来看待，对一些技术牛人可能就不太适用了
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此，谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外，国内企业也积极投入大数据的怀抱，无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
