數據分析師這個職業是你的菜嗎?

寬松的格子衫、酒瓶底一樣的眼鏡，這或許是大多數人對程序員這一群體的群體畫像，但在大數據發展如此之快的今天，數據分析師已經成為一個新興職業。這個聽著就高大上的職業，你有沒有想過也可以算得上是程序員的一個分支，他們的就業現狀如何?

數據分析師

與傳統商業大為不同的是，隨著互聯網的快速發展，大數據時代已經悄然降臨。數據分析師這個新興職業需求量逐漸增多，大眾對于數據分析的認識加深，數據分析3.0時代已經來臨。

數據到底有多大 數據分析又有何用

都說大數據時代已經來臨，但是大數據究竟有多大呢?這些數據從何而來，又有什么價值，或者能輔助那些決策?

據統計，在互聯網的世界里，每分鐘Facebook平均有600次的訪問量，并有新增用戶28萬;Amazon每分鐘銷售高達8.3萬美元;全球IP網一分鐘能夠傳輸639TB的數據;你需要花費5年的時間才能看完互聯網上一秒鐘傳輸的視頻。

如何成為數據分析師?

值得注意的是，我們都已經認識到這個世界的數據量之大超乎我們的想象，但是無論數據的形態和體量發生了任何變化，缺乏數據分析的數據本身是沒有商業價值的。而數據分析師的作用就是將實際業務、商業目的和運營目標相結合，今兒為這個社會和個體創造經濟價值。

我國還缺少多少分析師

如果說從2003年開始，我國數據分析行業開始覺醒，那么13年來，我國的數據分析行業已經初具規模。但是數據分析師作為一種人才，其培養需要一定的時間，所以在我國的大數據人才市場上，數據分析師仍然屬于稀缺品種。

金融成中國大數據市場行業營收結構重點

在已統計的數據相關企業中，北京、上海、廣東(主要是深圳)和浙江(主要是杭州)的占比達92%，其中北京處于遙遙領先的地位，全國占比接近60%;在北京的大數據企業或產品中，海淀區又占有絕對的優勢地位，占北京大數據企業的63%，在全國來看占比在三分之一左右。

根據埃森哲一份報告顯示，在發展中國家，分析類專業服務和制藥業將創造出最多的數據科學相關就業機會。在未來五年，互聯網、金融及醫療行業將會創造大多數的數據科學相關職位。

據Gartner預測，在2016年，大數據將在全球創建440萬個工作崗位，其中有190萬個工作崗位在美國。同時，根據對阿里巴巴、星圖數據、錢方銀通、和堂金融等公司的訪談及調研，并根據這些數據做出的預測顯示，到2018年，我國數據分析師的職位空缺將達到近40000人，而且各行各業均會對數據科學相關崗位產生很大的需求。

多金的數據分析師是你的菜嗎?

作為收入不菲的數據分析師行業，讓很多人想一試身手。那么，成為一名數據分析師需要哪些技能呢?

成為一名專業的數據分析師首先要掌握的基礎課程包括：大數據的Java基礎、Python網絡程序開發、大數據的矩陣計算基礎、Scala語言入門、深入JVM內核——原理、診斷與優化和深入理解Linux內核、搜索引擎構建與爬蟲技術、高并發大數據平臺架構設計、Hadoop數據分析平臺、Mahout機器學習平臺、Spark大數據平臺、MongoDB架構、管理與應用等。

數據分析師是你的菜嗎?

預計很多人看到上面這幾項基礎課程就已經覺得難于登天，也理解了為什么說數據分析是程序員的一個分支;如果你想做BI分析，還要掌握數據挖掘方法、傳統統計方法和數據可視化等技術能力。

所以數據分析師不僅聽起來是個高大上的職業，做起來也需要高大上的技能;所以，打算一腳踏入數據分析師行業的年輕人請注意，此門深似海，換句話說，你需要投入大量精力，而且需要學習的東西太多，導致數據分析是的回報率相對較低。

數據分析師在我國屬于新興職業，這一方面意味著缺乏大量這方面的人才;但另一方面也意味著行業規模小，行業規章制度與基礎設施還不完善。如此看來，數據分析師這個職業，是你的菜嗎?