不会数据分析技能的你,正在失去竞争力

程序员数学之美


大数据因为其背后蕴含的价值,被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”,数据导向的工作也成为很多人的向往之一,特别是数据分析。


“到 2020 年,企业基于大数据分析的支出,将突破 5000 亿美元,大数据在未来四年内,能帮到全球企业赚取约 1.6 万亿美元的收入红利。”

——国际知名数据公司 IDC  


然而对很多人来说,它还只是个模糊的概念,总觉得离自己很遥远。其实并不然,领英早在2016年发布《中国最热职位人才报告》中提到:全球基础数据人才缺口已经增至 1500 万之居。无论是企业还是个人来说,掌握数据相关技能就掌握了未来。


数据分析 = 未来必备技能?= 趁早抓住?


有的人可能会问:“我不想成为数据分析师,那么是不是我就不用学这项技能?”,答案当然是:


它是几乎是各行各业的“万金油”,升职加薪的利器,原因是:


(1)有业务决策需求就离不开数据分析,尤其是数据分析思维。


这几年,笔者从最初简单的数据报表的维护开发、建模到各行各业的业务问题解决方案,接触到了更多数据分析领域的核心技术以及思维,越来越觉得数据分析,是决业务问题的有效工具,是可以“活在未来”的思维,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力,就像如下所说一样:


“用分析的角度、 严格、 系统地思考业务问题, 然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”

– Michael O’Connell, TIBCO 的高级分析总监 


所以在大数据、人工智能的浪潮里,只要公司有业务决策需求,都离不开数据分析这个“工具“。不懂数据,热门职位很大程度上会失之交臂,即使在若干年前入职大平台如阿里、滴滴、腾讯等,在大数据的浪潮里,也会被新人拍死在沙滩上。


(2)除了专职数据分析师,有更多的职位开始对数据分析技能有需求


回想一下,我们日常生活中每天都会接触的场景:从微信朋友圈、短信推广,淘宝京东等电商的商品推荐 ,今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化,这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论你是处于公司中的哪个环节,从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务,都需要掌握数据分析技能。



另外 ,2016 年教育部批准北京大学等为数不多的学校开设 “大数据分析” 相关专业,也就是说,科班出身的分析师,要到 2020 年才可能会出来工作,而如果现在入行或者学习数据分析技能,到时候也是资深人士了,抢先一步,占领先机,未来绝对是各行业内的领导者。


“学习如逆水行舟,不进则退”,在这股大数据浪潮中,你是选择逆流而上,还是进入湍流?想必你心里一定有数。


数据分析 = 现今稀缺技能?= 高薪?


大数据在带来极大商业价值的同时,也面临着巨大的人才需求。据数联寻英发布的《大数据人才报告》称:目前我国大数据人才仅 46 万,在未来 3 - 5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。

数据人才缺口,远比你想象的还要大。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨,根本不足为奇。即使没有学历文凭的优势,有数据分析技能的加持,你也能找到一份“高薪”职业。



更不必提像阿里、滴滴、网易这种依赖于数据的大平台了,求职时的选择多一倍,“钱”途更广。    

(数据来源于拉勾、猎聘、51job、以及智联等数据分析岗位招聘数据)


除了高薪之外,数据分析的热门抢手,还体现在以下几个方面:


1)广泛的行业适用性:目前,数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业:移动互联网、计算机软件以及金融,总占比64%,同时非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起。说明数据分析是各个行业都是通吃的技能,且都能期待不错的收入水平。



2) 职业发展具有多样性。初期发展方向可以细分为BI专家、模型算法专家、业务分析专家。圈内不乏这种经典案列:技术岗沉淀数据分析思维和技能,转战产品经理、运营经理、管理经理、甚至是公司层面的Sales, 且都是同期的佼佼者。   


3) 入门并不难,并且越久越香。很多数据分析师并非都是科班出身,不乏来自经济、管理、化学、甚至英语专业,入门数据分析师并没有我们想象中那么难,相反是可以快速入门的高薪、市场急缺的、发展空间大的热门职业。一旦你在拉勾、猎聘等大的招聘网站上发布职位跳槽信息时,几个小时内绝对会被HR、猎头锁定。


短短的二三年时间,各行业的研究报告表明,大数据在现在、甚至未来都会是各个公司的核心资产,并且其商业价值会越来越高,并且在很长一段时间内供不应求。 我相信只要你已经入门数据分析,加持熟练的业务知识,之后的职业道路相对会顺利很多。


读到这里也许你现在已经克服心理困难,决定不要做个围观者,而是时代的领导者,作为零基础的小白或者是有一定基础的高手,我该如何在数据分析的道路上越走越远?


新手小白 + 硅谷权威学习平台 = Get 数据分析技能


因为稀缺所以高薪,新一批人才缺口红利下,动作快的人才能掌握先机。入门数据分析,优达学城(Udacity)是高效、靠谱的选择。

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用 Python 分析共享单车行程和用户数据,分析最热路径、最典型用户等信息;编写交互式代码来查询数据,使用描述性统计学分析



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获得来自 TMDB、医院管理系统、FBI 数据库的精选真实数据集,使用 NumPy 和 Pandas 完整体验分析流程,分析高票房电影有哪些共同点、什么样的球队容易赢得比赛等真实世界问题。



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