데이터 분석가의 직업 전망은 어떻습니까?

먼저 일부 데이터를 살펴보겠습니다. Liepin 데이터에 따르면 데이터 분석가의 평균 급여는 20,000 이상이며, 신입생의 월 평균 급여는 10,000 이상입니다. 현재 데이터 분석 능력은 다양한 산업 분야에서 필수적인 보편적 능력이 되었습니다. 연구에 따르면 데이터 분석 기술을 갖춘 사람은 평균 사람보다 30% 더 많은 수입을 올리는 반면, 데이터 분석 기술이 없는 사람의 실업률은 평균 사람의 두 배에 이릅니다.

데이터 분석가는 연봉에서 큰 우위를 점할 뿐만 아니라, 이 직위는 앞으로도 계속해서 큰 격차를 가질 것이다. McKinsey Consulting의 권위 있는 예측에 따르면, 중국에서는 2025년에 최대 220만 명의 데이터 인재가 필요할 것입니다.

맥킨지의 예측은 근거가 없는 것은 아니다. 현재 시장의 데이터 분석가 채용 수를 조사했습니다. 상사 직접 채용을 예로 들면, 첫 번째 스크린샷은 청두의 데이터 분석가에 대한 채용 수요가 10,000개 이상임을 알 수 있습니다.

데이터 분석가의 다양한 산업 전망과 업계 급여를 이해한 후, 이제 데이터 분석가의 개발 및 승진 경로에 대한 심층 분석을 제공합니다.

일반적으로 후배 데이터 분석가는 기술직과 비기술직이라는 두 가지 방향으로 발전할 수 있습니다. 이는 실제로 "비즈니스"나 "기술"에서 방향을 선택해야 함을 의미합니다. 후배 데이터 분석가가 비즈니스에 더 깊이 들어가고 싶다면 그가 선택할 수 있는 두 가지 직위가 있습니다. 하나는 데이터 운영이고 다른 하나는 데이터 제품 관리자입니다.

데이터 운영은 운영 직위의 한 분야로, 운영 비즈니스 모델에 대한 이해와 데이터 분석을 통해 운영 의사결정을 최적화하는 능력이 필요합니다. 데이터 상품 관리자는 상품 비즈니스 모델을 이해하고 데이터 분석을 통해 상품 기능을 최적화해야 합니다.

후배 데이터 분석가가 기술적인 방향으로 발전하기로 선택한다면 알고리즘 엔지니어, 빅데이터 개발, 데이터 과학자 등 선택할 수 있는 직위가 많습니다. 해당 직위의 책임에 대해서는 다음 설명을 참조하세요.

1. 알고리즘 엔지니어

수학적 통계 지식, 프로그래밍 및 비즈니스 사고를 사용하여 수학적 모델을 구축하는 것이 제품의 핵심입니다.

2. 데이터 개발 엔지니어

데이터 엔지니어는 기술직으로 데이터베이스 구축, 데이터 처리, 데이터 보안 유지 등을 담당합니다. 주로 위와 같은 데이터 사용자에게 서비스를 제공합니다. 데이터 분석가, 데이터 제품 관리자 및 데이터 모델러.

3. 데이터 과학자

데이터 과학자는 데이터 분석 역량(>데이터 분석가), 통계 기반, 비즈니스 역량(>데이터 제품), 알고리즘(>알고리즘 엔지니어)을 통합하는 종합 인재입니다. ) 및 의사소통 능력. 이런 인재는 데이터 분석 업계의 상위권에 속하며 모든 면에서 뛰어난 능력을 갖고 있습니다. 그러나 이런 인재는 매우 드물고 기본적으로 업계에서 찾아보기도 어렵습니다.

마지막으로 데이터 분석가의 경력 개발 방향에 대해 이야기한 후 업계의 가장 중요한 성격으로 돌아가 보겠습니다. 업종이나 직위를 선택할 때 가장 중요한 요소는 트랙이다. 그 이유는 매우 간단합니다. 사람들은 한계가 지속적으로 높아지는 산업에 종사해야 하며, 그래야 개인 경력 개발의 한계도 이를 따라갈 수 있습니다. 도로가 넓고 사람이 없는 트랙에서만 빠르게 달릴 수 있고, 자본이 쏟아지는 시장에서만 더 많은 돈을 벌 수 있다는 것을 우리 모두는 알고 있습니다.

요컨대, 데이터 분석가의 취업 전망은 매우 좋습니다. 우수한 데이터 분석가가 되려면 먼저 자신의 방향을 찾고 경력 목표를 설정한 다음 점차적으로 필요한 것을 마스터해야 합니다. 데이터 분석가의 역량을 키우고, 소프트웨어의 기본 운영을 바탕으로 애플리케이션을 지속적으로 개선합니다.