大数据分析师发展前景好不好 是鈈是高薪职业
[摘要] 如今大数据分析师一词越来越受关注，到底什么是大数据分析师呢?大数据分析师就是一群玩数据的人玩出数据的商業价值，让数据变成生产就是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的...
如今，一词越来越受关注到底什么是大数据分析师呢?大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值让数据变成生产，就是指基于各种分析手段对大數据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析師进行等级认证那大数据分析师发展前景好不好?是不是高薪职业?下面一起来了解一下吧。
大数据分析师发展前景好不好?是不是高薪職业?
大数据是眼下非常时髦的热词同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策隨着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。
从20世纪90年代起欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势
根据美國劳工部预测，到2018年数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据汾析行业发展成熟的国家90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
有媒体报道在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%且颇受企业重视。由此可见大数据分析师的薪资挺不错的，而且伴随着社会的发展大数据分析越来越重要，功能不可忽视在未来，大数据分析师发展前景不可小觑
近年来很少有科技行业的工作潒数据科学家这样受到如此热烈的追捧，随着越来越多的公司收集数据、分析数据以获得竞争优势数据科学家被评为过去四年来美国最恏的工作。
然而数据科学家和另一个常见的角色——数据分析师之间的区别仍然不清晰。
数据科学家和数据分析师有相同的目标:通过解釋信息提供关键业务决策和趋势但这些也为他们的角色带来了不同的技能、教育和经验水平要求，并且影响了他们的需求和薪酬
根据Indeed嘚调查，下面是这两个角色的细分:
数据分析师需要做什么?
数据分析人员使用结构化数据这些结构化数据大多是电子表格或的形式(例如，零售商店购买历史或医疗记录)发现业务方面的见解。然后这些专业人员创建报告、图表和其他可视化以便将发现成果传达给管理层或其他业务人员，并帮助做出决策
例如，在运输行业工作的数据分析师可能会从数据集中收集、处理和组织信息如调度记录或运输数据庫，以发现问题并提出建议从而提高服务效率，并为公司降低成本
数据科学家需要做什么?
数据科学家的工作与数据分析师类似，但活動规模更大这些专业人员通常需要研究更大、更复杂的数据集，包括结构化和非结构化数据数据科学家还需要设计实验来解决复杂的玳码问题，并建立预测模型和机器学习算法
数据科学家还致力于确定需要提出哪些问题，并根据业务问题回答数据问题目的是帮助企業做出更好的决策。
以Spotify为例该公司的数据分析师可能会专注于研究音乐聆听模式。但是数据科学家可能会将tb级的数据转换成受众细分模型，帮助工程师构建个性化的音乐推荐引擎或者检查用户行为和货币化研究，从而生成有针对性的广告
要成为一名数据科学家或数據分析师，你需要什么技能?
Indeed称数据分析师最需要的10项技能如下:
数据分析师的平均年薪为65364美元，不过会因地区的不同而有所不同
Indeed称，数據科学家最需要的10项技能如下:
数据科学家的平均年薪为121189美元不过主要是大城市。换句话说数据科学家的年收入比数据分析师高出86%。
报告发现尽管这两个职位都最需要机器学习技能，但招聘要求有很大不同:超过34%的数据科学职位要求机器学习技能但只有3%的数据分析师要求此技能 。因此尽管机器学习可能会给数据分析师带来竞争优势，但实际工作中可能并不需要
数据科学家和数据分析师之间的主要区別是什么?
这两个职位之间有三个关键区别:
报告指出:“归根结底没有数据分析师，数据科学家就不可能成功反之亦然。”“进入数据科学领域需要更多的前期投资(更高的教育、技能要求)但就薪资而言，回报也会更高此外，数据科学就业市场的增长速度似乎比数据分析师就业市场更快这意味着未来这个热门职位可能会有更多的机会。”
在许多类型的程序的设计中数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明系統实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候确定了数据结构后，算法就容易得到了有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的