网上都在说数据分析师门槛低,工资高,动辄年薪百万?(谁说的?我也去)
你要是相信:都在说、门槛低、工资高三件事会同时存在,那我也救不了你了 。
要知道,愿意高薪招聘数据分析师的公司,门槛都不低 。而想进大厂的人多了去了,单纯拼资历、拼背景,拼经验就能刷下90%的人,还轮不到拼技能 。而门槛低的数据工作,可替代性不会低 。只是做个统计、拉个数、平时没人搭理的数据专员遍地都是 。
至于为什么有那么多人宣传:低门槛,高薪资 。这么说吧,上次我听有人这么讲,还是在讲座上,一个主持人有请用了xx大师的高效记忆法后神速背单词的高三学生上台分享 。
这些人还喜欢用以下话术:
“我是二本,一个月0基础逆袭进入XX”
“感谢某老师带我成功进入XX行业”
“我学完XX技能就能拿高薪了”
但凡头脑稍微清醒一点,都知道这些是托儿 。然而为啥这些“卖神药”的总有市场呢?因为病急乱投医,人在着急的时候,总愿意相信有这种神秘的力量,会觉得万一这是真的呢?
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那数据分析师薪资到底多少?实事求是地说,目前数据分析师的薪资主要划分为初级/中级/高级三个等级,接下来,我们根据不同的岗位JD来看看其对应的不同等级的岗位薪资 。
首先,初级数据分析师,主要工作职责为∶数据监控,报表输出,为业务决策提供数据支撑 。使用的分析工具主要是excel,部分公司会要求MySQL技能,薪资普遍在6-8k,工作难度和强度都不大 。
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其次,中级数据分析师,主要职责为∶数据抽取、清洗、转化、集成,要有数据分析思维、会数据建模,会搭建指标体系,要能对接业务部门,满足其临时取数需求 。使用的分析工具为SQL,Pyhton,熟悉机器学习,会一种市面上常见的BI软件即可,薪资在15-25k 。
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最后,高级数据分析师∶要有一定的产品经验、懂得业务痛点 。通过数据分析和建模,提出相应的营销科学方案 。并且要沉淀定制化方案直到规模化方案 。要求 有扎实的机器学习、数据科学基础,熟悉自然语言处理、计算机视觉、推荐策略 。薪资一般在40-60k 。
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你想要多高的薪资,取决于你掌握多少技能,那应该如何沉淀必备技能呢?
excel:一定要会它能够处理几万行的数据量;处于处理小数据范畴 。
a. 掌握Excel函数开始,vlookup,if,sumifs等函数
b. 学会使用透视表和做可视化
BI:能将结论以图表的形式展现出来;处于中量数据范畴 。
a. 掌握BI软件连接数据库,并且掌握数据清洗操作
b. 能做指标看板
MySQL:基础SQL-Sever语言,大多数数据提取语言都以此为基础,如Hive-sql,
spark-sql等 。建表,查询,窗口函数,高级函数,索引优化
Python:能处理百万到千万的数据,属于中大型处理能力 。numpy计算,pandas数据清洗,sklearn机器学习等
Hadoop, Spark, Flink:掌握大数据领域最活跃的三个框架(处理千万及以上数据量)
【数据分析的发展前景和待遇介绍 目前数据分析师一般一个月多少钱】所以啊,要想成为数据分析师,还是要踏实学习苦练本领,成功的路上没有捷径,学习数据分析也是 。毕竟公司不傻,高薪不是白给的!
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