京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析成金饭碗 多所美大学开设相关专业
世界迈进了大数据时代。互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“数据科学家”。《华尔街日报》日前报道称,3年前数据科学家这个职业头衔基本还不存在,如今已成为高科技劳动力市场上最热门的职位之一。
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。巨大的用人需求之下,数据科学家成了“香饽饽”,一场寻找或培训“数据科学家”的争夺战正在美国掀起。
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告诉本报记者,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。在大数据时代,数据科学家等分析人才的需求将激增,尽早开始人才储备将是企业稳步发展的优势之一。
数据科学家需要独特的综合技能,但是,目前这方面的人才如此稀缺,以至于他们被称作“独角兽”。《华尔街日报》说,理想的“数据科学家”不仅要拥有传统的市场调研技能,还需要有能力从不同来源的上百万数据碎片中找出规律,再通过这些规律来推断消费者行为,找准消费行为的触发点并写出相关的统计模型。例如,在某电子商务网站,一名生物统计学博士过去几年里通过挖掘医疗记录来研究乳腺癌的初期征兆,现在他为网站编写统计模型,推断人们在该网站上用什么词条来搜索自己在大街上看到的时尚新品。在一家移动支付初创公司,一位编写统计模型、研究人们政治信仰如何变化的认知心理学博士,现在专门研究人们的行为模式,从而判断哪些零售商更有可能遇到顾客要求退货。
以下数字可以说明数据人才有多稀缺。招聘者说,一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数,工作两年后,就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn),有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示,去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。
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。据悉,过去一年里,至少有六所美国大学,包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设或宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如,南加州大学马歇尔商学院[微博]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。
分析人士称,大数据革命将深刻影响人们的工作、生活和思维。“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,”全球知名咨询公司麦肯锡指出,大数据是“创新、竞争和生产率的新边疆”,具有变革性影响,是数字时代的生产要素,是获取竞争优势的一个源泉。毫无疑问,大数据的重要价值正日益凸显,数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19