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  • 大家应该都和我一样,经常看到类似于《XXX入职大厂数据分析师,年薪50W+》之类的标题。数据分析师的薪资真的有这么夸张吗?我特意去查了下数据:(数据来源:职友集)最近的数据显示,全国数据分...

    大家应该都和我一样,经常看到类似于《XXX入职大厂数据分析师,年薪50W+》之类的标题。


    数据分析师的薪资真的有这么夸张吗?我特意去查了下数据:

    (数据来源:职友集)

    最近的数据显示,全国数据分析师的月平均工资过超过15K。

    其中,20-30K的人最多,占24.7%,主要的薪酬区间集中在10-30K之间

    如果你在一线或者准一线城市的话,显然还会更高,比如这个岗位杭州的平均月薪是16.9K,北京更是高达22.6K

    从以上数据来看,如果你拿的是大厂offer,或者是中小公司的中高级岗位,基本薪资20K以上是没什么压力的。

    而且还有67%的受访者认为这个数据偏低,数据分析岗的实际收入有可能比上述的统计数据更高。

    所以数据分析岗,年薪不说随随便便50W+,但是30W+还是不难实现的,这个薪资横向对比其他岗位来看,确实是非常高了。

    那么一个新人如果想要入行数据分析师的话,需要做些什么呢?

    之前和行业大佬讨教的时候,他们都非常认可这一点:一个优秀的数据分析师,应该是技能、统计学、业务sense的综合反映。不管你将来是从事数分行业,还是跳槽或自学数据分析,这三个部分缺一不可。

    如果你还没有业内人士的指点,找不到合适的学习方法?不要担心,根据我7年的数分岗工作经验,为大家总结了这个思维导图:

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    五个关键步骤 快速实现酷炫可视化

    流程解析:5个关键步骤,掌握核心方法

    过程处理:2个关键工具,提升工作效率

    实战项目:二手车网站数据爬取+可视化

    9月8日 20:00&数据可视化进阶

    四个案例 实现交互式可视化报表

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    工具:用Python进行数据可视化

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    本次训练营的授课老师——C9高校数据科学特邀讲师王冕老师他曾任一线互联网公司的数据架构工程师,线上线下累积15年教学经验,授课经验丰富。

    他还拥有50多项国内外各大高校和互联网行业巨头颁发的数据分析、大数据和机器学习相关证书!

     

    (微软/Cloudera/加州大学等各大机构颁发的相关证书)

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  • 年薪30万的数据分析师必备技能,无论各行各业都需要进行数据分析,企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值,以提升企业利润。市场上出现巨大的数据人才需求。自学数据分析找不到学习方向无从下手,知识点零散总是...

    年薪30万的数据分析师必备技能,无论各行各业都需要进行数据分析,企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值,以提升企业利润。市场上出现巨大的数据人才需求。自学数据分析找不到学习方向无从下手,知识点零散总是抓不住重点,学习起来效率非常低。
    在这里插入图片描述
    数据分析师必备技能

    今天小编整理了年薪30万的数据分析师必备技能分享给大家:

    一、基础篇-数据分析必备技能
      
      由浅入深系统化讲解,内容详尽,囊括了平时学习工作中经常用到的分析技能,特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。握数据分析必备技能。对自己掌握知识点进行查缺补漏,帮助你扫除知识盲区、重构知识体系。

    数据分析基础知识点:

    1. 基础-Excel数据可视化
      
      Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。

    2. 基础-Python数据可视化
      
      JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树

    3. 进阶-使用SQL实现数据操作
      
      SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化

    4. 进阶-K-means聚类分析
      
      利用K-Means聚类分析做客户分群;利用客户关系模型对客户进行细分;3种工具快速实现客户价值分析;案例:互联网金融行业客户价值分析

    5. 高级-数据挖掘逻辑回归
      
      数据挖掘应用前景;逻辑回归预测算法;信用评分卡 ;建立评分模型流程和统计量;生成信用评分模型

    二、常用数据分析方法论进阶
      
      验证分析与建模预测,理论与实战结合,特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习,对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。学完掌握主流的数据分析模型和方法。如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。

    常用数据分析方法论知识点:

    1. 数据集中趋势
      
      数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比

    2. 假设检验
      
      推论统计之假设检验概念;小概率事件;P-Value与显着性水平;假设检验步骤

    3. 多元线性回归程序与可视化
      
      Python实现多元线性回归;3D可视化拟合效果

    4. 逻辑回归模型
      
      模型简介;分类思想;sigmoid函数

    5. 分类模型评估指标

    分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值

    6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
      
      数据分析基本流程;流程对比理解

    数据分析相关岗位不断增加,数据分析能力几乎成为每个岗位的必备技能,对于数据分析岗位的要求更高,掌握数据分析技能会让你在职场拥有核心竞争力。

    专业技能 数据分析师

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  • 不知道大家发现没,近几年,国内对数据分析类人才需求越来越大了。这点从国家开始批准大学设立数据分析相关专业就能看出来。2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对...

    不知道大家发现没,近几年,国内对数据分析类人才需求越来越大了。

    这点从国家开始批准大学设立数据分析相关专业就能看出来。2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。后来又有中国人大、北邮等学校陆续获批。

    但这远远不够,根据《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告,我国大数据技术人才缺口超过150 万;尤其是兼具技术能力与行业经验的复合型人才更加缺乏。

    这在薪资方面体现尤为明显:在过去5年,数据分析岗位薪资大幅提升。

    (北京地区薪资变化趋势)

    2021年,北京地区数据分析师的月平均工资为 21.8K,比北京平均工资 ¥14.5K 高 50.8% ,并且有 62% 的人认为显示的薪资跟实际相比偏低。

    (数据来自职友集)

    数据分析师这个岗位,不仅仅是薪资高,而且属于越老越值钱的岗位,随着行业经验的丰富,数据分析师的价值和职场竞争力也会越来越大,发展前景广阔。

    所以,如果你是对未来职业迷茫的大学生,或者是对当下工作不喜欢或者收入不满意的小伙伴,真的建议考虑下这个职业。

    (数据分析师岗位一般发展路径)

    如何成为数据分析师?

    这里不建议你一上来就去买各种大部头书或者搜集视频,因为它们的结局很可能是躲在书柜或者网页收藏夹里吃灰。

    建议你要先对数据分析有系统正确的认识,有清晰的学习路径,之后再去学习,事半功倍

    因此,我推荐你参加《数据分析软硬实力提升秘籍》 训练营。

    不同于只讲数据分析技术和工具的课,这个训练营先从数据分析行业的现状、数据分析的应用场景讲起,让你建立起对数据分析的正确认知;然后会拆解年薪30W+数据分析师所需要的能力模型,并给出高效学习路线,让你少走弯路;第三步会讲数据分析常用的方法和可视化工具,帮你快速入门数据分析师这个高薪岗位!

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    为什么推荐你上这门课?

    01

    课程内容科学系统

    三步帮你入门数据分析

    想要成为数据分析师,或者说你想要快速进入任何一个领域,基本分为三步:

    首先需要对它有一个整体认知,比如它的应用、现状、发展方向和前景,就比如你要盖一栋名叫数据分析师的大楼,得先知道它长什么样子。

    其次你要掌握数据分析师的能力模型、知识体系和学习路线,相当于一个建筑的设计图和建材表,这样你才知道需要哪些材料,该怎么盖这个房子。

    第三则是要打牢地基,学会数据分析的基本工具和方法。

    本次训练营就遵循这三步,分别从数据分析整体认知、大厂P6+数据分析学习路线、数据分析工具(数据分析方法、数据可视化)三方面帮你快速进入数据分析领域,具体内容如下:

    02

    授课老师经验丰富

    结合实际案例,讲解通俗易懂

    知识都是一样的,真正有价值的是老师的经验和思维。有经验的老师不仅能让你提高学习效率,还能让你少走弯路。

    本次训练营有两位经验丰富的老师授课。

    一位是开课吧大数据学科负责人杨国俊老师,有着13年大数据分析领域教研教学经验,著有《Python数据分析入门实战》,为美团、腾讯、小米等头部互联网企业及传统行业输送优秀数据分析人才培累计10000+,最高学员薪资50w+,学员平均薪资20w+。

    他负责讲授第一天的内容,用他13年的经验帮你建立起对数据分析行业的认知,教你如何学习才能拥有年薪30W+的数据分析师岗位。


    另一位老师是腾讯和阿里大数据认证金牌讲师孟光焱老师。他是资深数据专家,精通Tableau、Finereport、Kettle、Informatica、Echarts、D3.JS、MySQL数据库、Oracle数据库、PHP 等技术。

    他负责讲解第二天数据分析方法、数据可视化等数据分析师的必备技能,他的授课经验也十分丰富,擅长用通俗易懂的语言讲课,哪怕你不具备数据分析的知识,也能听懂。

    03

    专业老师社群答疑

    班班督导鞭策

    本次训练营除了主讲老师外,还配备有专业的助教老师,你在课程或者做作业中遇到的问题,都可以在微信群中提问,助教看到后会及时帮你解决。

    每天班班都会提醒你上课,督促你学习,不用担心自己因为惰性不想上课。

    另外课程在开课后14天内可以无限次回看,方便大家复习回顾!

    04

    特别适合这样的你

    无论你是以下哪种情况:

    • 0基础,想要成为专业的数据分析师、数据建模师,进大厂拿高薪

    • 刚毕业的大学生、在读研究生,想从事数据分析工作

    • 想转行/跳槽,渴望进大厂,获得更好的薪资待遇和职业前途

    • 程序员或者测试或运维人员,想深入数据分析行业,成为行业高手

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    来学习,都会有收获!

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    ◆小提醒

    · 报名后请及时添加班班微信,由于报名人数较多,班班会一一通过,不要着急哦

    · 提前预留好时间,准时参加学习;

    · 可提前和班班咨询相关学习资料进行预习,确保自己能充分汲取老师所授内容,提高学习效率

    最后,希望能和大家度过一段充实的学习历程,愿大家都能顺利开启数据分析高薪之路!

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  • 主页君之前写了不少房价分析文章,太...我们通过抓取某著名互联网招聘平台的全部招聘数据分析2016年的互联网行业和薪酬,看看你有没有拉后腿。(由于该网站主要面向社招和猎头,因此薪资结果可能偏高,数据详情和...

    主页君之前写了不少房价分析文章,太俗。那咱们今天就一俗到底,谈谈钱吧。什么样的职业需求量大薪资高?选产品还是技术?什么是最好的编程语言?希望这篇文章能够帮你更好地制定职业规划和发展方向。


    我们通过抓取某著名互联网招聘平台的全部招聘数据,分析2016年的互联网行业和薪酬,看看你有没有拉后腿。

    (由于该网站主要面向社招和猎头,因此薪资结果可能偏高,数据详情和真实性评价,请参考附录[数据有效性分析] )


    ◆ ◆ 

         毕业后该去哪个城市?


    让我们用一张图说明这个问题:

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    北京是互联网的绝对A档,占据了接近一半的职位,需求工资均排名第一,但房价高企,落户困难。杭州由于大阿里的加持,薪资当仁不让。而其他城市如苏州天津,都只有些零头。


    工资不像房价有那么大的区别,北上广深的每平米均价5万左右,而杭州均价只有2万。所以不少毕业的同学,选择去杭州,成都和武汉等地发展。


    ◆ ◆ 

    薪资分布


    在万众创业,大众创新 的口号下,“创业”的概念红得发紫,不过在2015年下半年的资本寒冬之后,创业公司的工资好像没那么高了,看看下面的图:


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    整体来看,公司越成熟,开出来的价码也就越高,创业公司反而最低。虽然有创业公司为了挖人,开出了年薪50w以上的价码,但这毕竟是极少数。


    薪资分布也很有趣,我故意没有将曲线平滑,这并不服从正态分布,15k的月薪是一个分水岭,15k以上占25%,20k以上占14%,25k就只占5%了。
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    鉴于北京计算机/通信的硕士毕业生的平均薪水在10k-15k左右,我们来看一下哪些公司对15k月薪以上的职位需求比较大,主页君看了这张表以后想哭晕在厕所。这前20家公司你认识几个:


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    答案揭晓:其实“三快”就是美团,“普信恒业”是宜信旗下的子公司,“合一网络”就是优酷土豆!此处不一一列举,原来互联网公司都有个土的掉渣的注册名。还有,感觉狼厂(百度)最近不太招人了,只招高端职位(好想知道给《三体》作者大刘开了多少的offer)。


    ◆ ◆ 

    哪些职位的需求和薪资高?


    那显然是码农需求最多嘛!移动开发更是利剑之刃,薪资排名top1,各厂的移动app战争烧红了Android和iOS。只是图中的一个细节让我很惊讶,产品经理的平均薪水(16.3k)比程序员(15.2k)还高,话说当一名好的产品经理(不被程序员吐槽还能做出好产品)真是相当不容易啊!


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    互联网只是基础平台,哪些细分方向的需求更强烈,薪资更高呢?


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    互联网金融和电子商务都一马当先。但论增长率,企业服务和医疗的公司增长速度最高(信息来源见备注),电子商务增速明显放缓。各个细分行业薪水差不太多,信息安全,金融,数据服务,游戏和硬件,成为薪资排名的top5。


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    严格来说,安卓也是用java开发的,数据方向与编程语言和平台关系不大。但这两张图反映了相当重要的事实:


    • Java依然是后台开发的主要语言

    • 前端需求量大,但薪资水平一般

    • C/C++宝刀不老,在游戏和金融领域应用非常广泛

    • iOS和安卓势头依然强盛

    • 数据相关的(DBA,数据挖掘等)薪资最高,需求量也不低

    • 虽然动态语言的职位少(Python,Perl,,Ruby),但绝对是加分项

    • 可怜的C#/.NET不论是需求还是薪资都难以抗衡


    阿里和腾讯,都要求至少精通JAVA或C++一门语言。主页君才不会告诉你他写了七年,接近5万行的C#呢,2010年就开始学安卓却半途而废了!让我继续在厕所里哭会。


    ◆ ◆ 

    薪水之外:职业发展


    你肯定会感兴趣,不同类型的职业,随着工龄的增长,薪水如何水涨船高?我们来看看:


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    毕业生的起薪平均在5k左右,但1年之后,就分成明显的两拨,产品和技术能在两年以后轻松翻番,产品甚至更高;而市场和运营则普遍比前者低5k左右。五年是第一个分水岭,技术比产品的发展后劲大得多,运营也慢慢赶了上来。10年是第二个分水岭,都是特别稀缺的高端职位,运营的价值体现了出来,而产品跌落至末位。看来产品比技术更吃“青春饭”,高端运营非常稀缺。


    同时,互联网的薪水普遍都不是12月制。以13-15个月居多,像鹅厂游戏部门,传言有十几个月的年终奖。其实在职业发展的后期,工资仅仅是零花钱了,更重要的是股权激励。即使月薪相差1万,10年的差别还不够在北京付个首付。阿里上市,成就了多少千万富翁!主页君泣不成声了。


    需求决定工作好不好找,而稀缺性决定了工资的高低。如果需求高而人才又稀缺...


    只谈钱太俗,所以各大公司都要谈理想,用浑身解数吸引人才,我们将宣传口号抽取出来并做了处理。出现次数最高的肯定是“五险一金”,“带薪休假”了,还有5%的职位明确提到“股权激励”。

    最有趣的是那些长尾词,把主页君笑得前仰后合,“美丽说”免费提供员工整形基金(组团去整个下巴?)不少公司大打美女牌(美女前台同事),美食牌:(公司团建吃金钱豹,新品试吃),还有“和董明珠女士共进晚餐!“


    ◆ ◆ 

    写给选择互联网的勇士

    选择互联网,就选择了房价高企的北上广深,选择每天披新戴月地加班,选择了高企的房价,别看月薪高,这都是程序狗/产品狗用大量时间甚至用命换来的。
    作为程序员,首先是把屠龙之剑打磨地更加锋利。除了基础技能,还要对行业有深刻的理解。没有什么比自己的代码和作品造福千万人更让人兴奋的事了。

    最重要的是,身体是革命的本钱,没对象的赶紧找对象,多用点时间陪陪家人。


    ◆ ◆ 

    数据有效性分析


    其实准备采集该网站的数据之前,我是纠结的,因为不确定15万条职位是否有机器作假的情况。但后来的分析证明了,被总理接见的我邮校友是非常靠谱的。


    1. 下图能告诉你什么时候去看招聘信息最有效率,善良的HR姐姐在上午的9-11点是最活跃的。在周一和周二发布的职位数量占据了一个礼拜的46%。


    640?wx_fmt=png 2. 主页君的服务器,每天都会自动更新一遍全网的数据,发现20天后,一半职位都招到人了(即满足指数衰减,半衰期20天)。
    3. 每个职位的薪水都只给出了范围,如12k-16k,为了方便计算取了平均值。
    4. 由于该招聘网站处在北京,因此可能北京的数据更全更多。诚然,网站数据肯定与实际情况有偏差,但管中窥豹依然很有意义。
    5. 企业服务和医疗从2014到2015年分别增长了80%和92%,数据来源于注册企业数量的变化。

    6. 最近一次的数据抓取时间为2016年3月29日,总数据量15万条。


    原文发布时间为:2016-04-02

    本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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