在这样一个数据竞争的时代，数据分析的重要性不言而喻。
那么如何成为一名合格的数据人才呢？
从哪些方面可以获得职业幸福感？
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本文的主要内容如下:
1.自测自己的薪资水平。
2.数据分析行业现状
3.数据分析师的职业发展路线
4.教你了解招聘条件，快速拿到offer。
5.数据分析师的对口专业
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1.分析薪资数据，找出差距在哪里。
数据分析岗位工资待遇如何？
我们也用数据“说话”:
如图，不同学历之间的平均月薪差距达到了5000元以上。本科的工资甚至是高中学历的两倍以上。
可以说，本科学历几乎成了月入过万的标准！
想要高薪养职，提高学历势在必行。
2.行业现状和理想未来。
国家发展战略的要求，技术发展导向的驱动，岗位人才的短缺，都从不同侧面反映了数据分析师的可观前景。
巨大的发展潜力
“十四五”规划将“加快数字化发展，建设数字中国”作为独立章节，明确指出大数据是数字经济七大重点产业之一。
在此背景下，数字化进程加快，数据分析行业发展迅速。
技术发展方向
随着人工智能的兴起和发展，数据成为提高科技生产力的技术基础。
机器学习和深度学习都依赖于数据，算法和模型是实现的重要方式。
就业空面广。
数据分析几乎涵盖了市场上的各行各业，尤其是金融、咨询、电信、零售、旅游等行业。急需专业的数据分析人才。
而且随着数字经济的发展，数据分析会开辟新的就业空，人才缺口会进一步扩大。
总的来说，数据分析的发展是光明的，是一个理想的职业选择。
3.职业规划，了解一下
数据分析本来就是一个涉及面很广的职业，所以发展方向是多元化的。
参考以下职业发展路径，看看哪个更适合你？
职业晋升途径
这是从基层到管理层的飞跃。
你对从业者的工作经验、专业知识、管理水平有了更高的要求，你的工资、收入、社会地位也会水涨船高。
职业发展道路
即使你选择了数据分析这个职业，在未来的不同阶段也可能有不同的发展方向。
我们梳理了从入门到精通的不同职业方向。可以根据自己目前所处的阶段来选择。
一、入门
①业务数据分析方向
可以是商务分析师，商务分析师等岗位。
主要负责收集业务应用信息，建立业务指标体系，形成业务数据报表。
②双向可视化方向
可以走BI分析师的岗位。
负责构建数据仓库，依托Power BI等可视化工具，预测企业发展方向，辅助管理者决策。
③数据操作的方向
能担任产品运营、市场营销等职位。
负责合理规范的管理产品数据，以一线决策职能为核心，做好数据运营内容建设。
b，高级
①经营战略分析
可以去做量化策略分析师。
主要负责量化策略的研究、开发和优化以及量化策略模型的改进。从业者需要掌握更专业的金融理论。
②高级数据操作
可以担任产品运营经理、市场经理等职位。
主要负责产品数据处理，完成用户画像体系建设，参与数据产品设计等。
③数据挖掘
可以做数据挖掘工程师，风控建模分析师等。
从业人员必须具备深厚的统计学、数学、数据挖掘专业知识，熟悉数据仓库、数据挖掘的相关技术。
c、精通
①机器学习工程可以作为机器学习工程师。
从业者需要极其精通机器学习、数据挖掘、自然语言处理、分布式计算等。
②人工智能方向可以担任AI算法工程师这样的职位。
主要负责AI算法研发、数据处理、模型训练以及相关业务的模型调优。
③其他算法发展方向。
比如风控算法工程师，自然语言算法工程师，图像处理算法工程师等。
不同应用领域的技术要求差异较大，但对学历、专业知识水平、项目实践经验要求较高。
以上是数据分析师的相关职业发展路径。相信看完之后，结合自己的兴趣和优势，你的职业道路会更加宽广！
4.了解招聘条件，入职不再困难。
除了职业规划，还需要了解招聘条件！
以下面的招聘为例:
1.工作职责
通过岗位职责的描述，我们需要具备以下能力。
①数据系统建设能力
比如这两条“负责建立项目数据分析平台”和“负责业务数据的整理、统计和分析”。
这就需要考生根据相应的项目需求，从产品、运营效果等方面入手，建立商业数据库。
②数据报表开发能力
如这两篇文章，“负责为相关部门提供各种数据报表”和“开发数据分析工具和数据报表”。
开发报告是数据分析师的必备技能之一。候选人需要能够熟练使用BI工具来构建数据报告。
③能够撰写数据分析报告。
比如第三条“写一份经营分析报告”。
这就要求考生能够使用Python处理数据，结合Tableau数据可视化工具完成数据分析报告。
④数据建模能力。
如第五条“负责仓库建模、数据关系设计、数据维护等。”。
这就要求考生能够将不同的数据组织形式转化为现实的数据库，并进一步完善产品架构。
2.资格
可以从以下三个方面解读:
A.教育要求
无论是求职还是升职，学历基本上都是一个不可忽视的因素。
我们整理了该职位的学历数据:
资料来源:2021年数据分析师职位招聘统计
从图中可以看出，本科学历已经成为行业的“大趋势”。
如果想提高职业竞争力，最好再考一个本科文凭。
B.对口专业
由于数据分析师专业性很强，大部分企业对招聘都有专业要求。
经过统计，该职位有以下对口职位:
数据计算和应用
金融数学
信息和计算科学
应用统计
经济统计
……
所以，要从事数据分析师的岗位，需要具备信息应用、金融、统计等相关专业背景。
即使你不是上述相关专业毕业的，现在也可以通过成人继续教育拿到这些专业的证书。同时可以帮助你提升学历，更有竞争力！
C.基本技能
①SQL技能
这是数据分析师需要掌握的基本技能。
数据库构建的查询、更新、删除等相关操作需要通过SQL来实现。
②Python语言
这是数据分析师需要掌握的基本编程语言。
Python可以让分析更加高效，可以在数据分析和交互、数据可视化等方面发挥作用。
5.想要过上更好的生活，就要尽早提升自己的学历。
如上所述，高等教育的提升可以给我们的就业带来很大的便利。
但其实学历的好处不仅仅体现在职场上。
以下三种方法可以帮助我们获得理想的高等教育。
