成都大数据分析师 成都数据分析师招聘要求

数据分析适合去哪些城市发展？

数据分析适合发展的城市有:

1、成都

从行业需求来看，成都的数据分析招聘岗位增速相对于相对于2021年来说下降，但总体情况依然保持全国招聘前十的地位，且成都为新一线城市，未来就业情况非常乐观。

在成都的数据分析公司我比较推荐的有四方，方太，直新等公司。

推荐原因主要有专门的数据处理和智能分析系统，发展时间长，市场前景好，工资待遇相当不错。

2、武汉

从行业需求来看，武汉近年来潮流多元文化发展迅速，涉及到资讯，社交，电商等业务板块，

在武汉的数据分析公司我比较推荐的有武汉联影，达梦数据，武汉斗鱼等公司。

推荐的理由主要有为传统互联网直播公司和传统行业，公司比较稳定，且公司规模很大，数据内容很大，招聘岗位较多，能够有很大的晋升发展空间。

3、南京

从行业需求来看，需求多的金融和互联网行业可以作为初始选择，该类型公司需求员工量大，市场前景很广阔。

在南京的数据分析公司我比较推荐的有科远科技，烽火通信，西西里文化等公司。

推荐的理由主要就是需求量大，公司发展速度快，准入门槛低，很适合应届生，优秀人才有很大的发展空间。

4、重庆

从行业需求来看，重庆地区的数据分析师岗位招聘一般要求都是要有一定的工作经验的，相对来说，准入门槛比较高，适合熟练度高的数据分析师。

在重庆的数据分析公司我推荐的主要有精准生物，万普隆能源，信盟科技等。

推荐的理由主要是公司待遇好，发展前景很不错，很适合技术水平高的老手。

5、苏州

从行业需求来看，在苏州数据分析广泛应用于各个领域，其中互联网领域需求最高，计算机和数据服务对数据分析需求次之。

在苏州的数据分析公司我比较推荐的有中移软件，协鑫集成，民众证券等公司。

推荐理由有涉及领域广阔，为互联网应用公司，普遍发展潜力大，对于新手和老手都比较合适。

从行业来看，数据分析广泛应用于各个领域，但是岗位数量偏少。在武汉，互联网领域对数据分析需求最高，其次是 计算机和 移动互联网。

在行业需求这方面，武汉和北上广深成都一样，都是互联网行业对数据分析需求最高。 做数据分析的话，一般来说：一线互联网（BAT，TME） 500强/大国企 二线小互联网公司 其他传统企业。

从学历要求看，本科占比73%，其次是大专学历，占比20%。 本科和大专成为数据分析岗位中最为常见的学历门槛。硕士及以上学历的需求占据较少的部分。

这也反映出数据分析岗位的性质，与算法工程师，数据挖掘工程师等不同，相比于研究性技术工作，数据分析师更偏向于业务分析的工作。

技能

从所需技能来看， SQL被提及的次数最多，属于基础必备技能。

当然，入门后再进阶，Python、PowerBI和Tableau也需要受到数据分析师的重视。部分数据分析师需要使用Hadoop、Spark等完成大数据工作。

总体来看，武汉数据分析师的薪资水平要低于北上广深和成都。 北京、上海数据分析师起薪12K左右，广州、深圳数据分析师起薪9K，成都数据分析师起薪7K左右

成都联通数据分析师待遇

好。

1、工作量方面。成都联通数据分析师除了每天都需要做的基本工作之外，没有什么格外的任务，工作量不多而且很固定，所以不累。

2、奖金方面。成都联通数据分析师不仅享有全额缴纳五险一金，并有带薪休年假待遇。

大数据分析师薪资待遇如何？

在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达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。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自 1139 份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

数据分析师的前景怎么样？就业好吗？

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量，以boss直聘为例，第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。

在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品经理。

数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。

初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

3、数据科学家

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。