데이터 분석가가 될 전망은 어떻습니까?

먼저 몇 가지 데이터를 살펴 보겠습니다. 채용 자료에 따르면 데이터 분석가 평균 임금 20k+, 대졸 평균 월급 10k+. 현재, 데이터 분석 능력은 이미 각 업종에 꼭 필요한 통용 능력이 되었다. 연구에 따르면 데이터 분석 능력이 있는 사람은 일반인보다 30% 더 많이 벌고, 데이터 분석 능력이 없는 사람의 실업률은 일반인의 두 배인 것으로 나타났다.

데이터 분석가는 급여에서 큰 우위를 점할 뿐만 아니라 앞으로도 계속해서 큰 격차를 보일 것입니다. 맥킨지 컨설팅기구에 따르면 2025 년 중국은 최대 220 만 명의 데이터 인재가 필요할 것으로 전망된다.

맥킨지의 예측은 결코 근거가 없는 것이 아니다. 우리는 현재 시장에서 데이터 분석가의 수를 조사했다. Boss 직임업의 경우 첫 번째 스크린샷은 청두 데이터 분석가의 직책 요구 수를 보여 주며, 여러 데이터 분석가의 직책 요구 사항이 모두 10k+ 인 것을 볼 수 있습니다.

우선, 취업 전망으로 볼 때, 분명히 매우 전도가 있을 것이다.

데이터 분석가의 광범위한 업계 전망과 업계 급여를 파악한 후, 이제 데이터 분석가의 발전과 향상을 심도 있게 분석해 보겠습니다.

일반적으로 초급 데이터 분석가는 기술직과 비기술직의 두 가지 방향으로 발전할 수 있다. 이것은 실제로 "비즈니스" 또는 "기술" 에서 방향을 선택해야한다는 것입니다. 초급 데이터 분석가가 심층 경작 업무를 원한다면 두 개의 일자리를 선택할 수 있는데, 하나는 데이터 운영이고, 하나는 데이터 제품 관리자이다.

데이터 운영은 운영 업무 모델을 이해하고 데이터 분석을 통해 운영 의사 결정을 최적화하는 운영직의 한 분야입니다. 데이터 제품 관리자는 제품 비즈니스 모델을 이해하고 데이터 분석을 통해 제품 기능을 최적화해야 합니다.

초급 데이터 분석가가 기술 방향을 선택하면 알고리즘 엔지니어, 빅 데이터 개발, 데이터 과학자 등 많은 일자리를 선택할 수 있습니다. 이러한 position 의 역할에 대해서는 아래 설명을 참조하십시오.

1, 알고리즘 엔지니어

수학 통계 지식, 프로그래밍, 상업적 사고를 이용하여 수학 모델을 세우는 것은 부끄럽지 않은 제품의 영혼이다.

2. 데이터 개발 엔지니어

데이터 엔지니어는 데이터베이스 구축, 데이터 처리, 데이터 보안 유지 관리를 담당하는 기술 직책으로, 주로 데이터 분석가, 데이터 제품 관리자, 데이터 모델러 등과 같은 데이터 사용자에게 서비스를 제공합니다.

3. 데이터 과학자

데이터 과학자는 데이터 분석 능력 (> 데이터 분석가), 통계 기반, 비즈니스 능력 (> 데이터 제품), 알고리즘 (> 알고리즘 엔지니어), 커뮤니케이션 능력을 모두 갖춘 종합적인 인재입니다. 이런 인재는 데이터 분석 업계의 최고급에 속하며, 각 방면의 능력이 일류이다. 그러나 이런 인재는 상당히 희귀해서 업계에서 거의 만날 수 없다.

마지막으로, 데이터 분석가의 경력 방향에 대해 이야기하고 가장 중요한 업계의 본질로 돌아가 보겠습니다. 업종이나 일자리를 선택하는 가장 본질적인 요소는 트랙이다. 이 이치는 매우 간단하다. 사람은 천장이 상승하는 업종에 있어야 개인 경력 발전의 천장이 올라갈 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언) 우리 모두는 도로가 많지 않은 트랙에서만 빨리 달릴 수 있고 자본이 유입되는 시장에서만 더 많은 돈을 벌 수 있다는 것을 알고 있다.

요약하면, 데이터 분석가의 고용 전망은 매우 좋다. 우수한 데이터 분석가가 되려면 먼저 자신의 방향을 정확히 파악하고 경력 목표를 설정한 다음 데이터 분석가가 필요로 하는 기술을 점진적으로 습득하여 소프트웨어 운영을 기반으로 자신의 응용 프로그램을 지속적으로 개선해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)