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薪資普遍在6-8k,工作難度和強度都不大。有扎實的機器學習、數據科學基礎,熟悉自然語言處理。薪資一般在40-60k。要有一定的產品經驗、懂得業務痛點。通過數據分析和建模,提出相應的營銷科學方案。薪資一般在40-60k。
你必須清楚的是你想要達到什么?如果你想用數據分析方法來支持工作決策,那么你可能需要知道數據分析的流程是什么,通過數據分析方法可以得到什么信息,這些信息可以用來支持什么樣的工作。其實在這個過程中,你會對知識的框架有一個大致的了解,并且知道如何避免無效信息。
隨著你經驗的積累,慢慢就會找到分析的方向,有哪些一般分析的維度比如Top榜單和平均水平和區域分布以及同比環比和相關性分析未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加你會有一些自己對于數據的感覺這就是我們通常說的數據思維了。
從門檻來說,分這個方向入行門檻是比較低的,因為不需要掌握過多的編程代碼知識,python和SQL使用要求也并不高,只要能抓住重點去學就行,并不要求掌握過多工具能力,業務經驗也是隨著工作年限的積累越來越豐富,是個持續學習的過程,之前的行業工作經驗都是加分項。
這個是沒有明顯的職業年齡限制的。數據分析需要思維嚴謹、具備一定的行業前瞻性,具備數據分析的*技術和統計分析方法。只要職業素養還在,年齡不是問題。只要想好好學習,可以找一個機構報班學習這一行對年齡沒有什么限制。
大數據專業分析師就業前景還是非常不錯的,根據近年來的數據分析,很多大型公司比如騰訊阿里華為都會招大數據專業學生。而每月的薪資情況和學歷掛鉤,每家公司也是不同,平均薪資應該在每月一萬元左右。現在學習這個還是非常值得。
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