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python初级数据分析师薪资_干货 | 没有这项能力 别想成为月薪30K+的数据分析师…...

时间:2020-10-12 05:36:40

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python初级数据分析师薪资_干货 | 没有这项能力 别想成为月薪30K+的数据分析师…...

原标题:干货 | 没有这项能力,别想成为月薪30K+的数据分析师…

信息时代的今天,数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向。顺应大数据时代号召的人,薪资待遇自然也是让人羡慕不已。

比如,高薪职业数据分析师,大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走;且随着工作经验的累积和技能树的完善,薪资超过30k也是指日可待!

某招聘网站的数据分析师薪资待遇分布情况

那么,想成为数据分析师,我们应该从哪里开始努力呢?

数据分析师的职业之路

从工作流程来讲,数据分析师大体工作流程可以简化描述成:数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。

对于想成为数据分析师的我们,应该从哪里开始努力呢?

我们先从数据分析师最常用的工具—— Excel和Python入手。

1、基础能力:使用Excel完成简单的数据分析工作

Excel相信大家都已经很熟悉了,它适用于一些数据量不大、重复性不算强的工作场景,但面对海量数据和批量任务时,也会存在效率低(数据量大时会卡死)、复用性不强等问题。

2、进阶能力:使用Python语言进行更高效、更深入、更强大的数据分析

Python是近年来最火的编程语言之一,在数据分析领域,Python语言的运行效率是Excel望尘莫及的,图表的交互性和工作可复用性也非Excel可比拟。

使用python构建交互式图表查看整体营收情况

当你不满足于熟练使用Excel,转向对Python技能的探索,新的职业大门也会向你敞开——无论是Web开发,操作系统、运维、数据开发、机器学习等等,都离不开Python。

3、从技术到业务:数据分析师的基本素养。

数据分析师对数据的处理往往是为业务服务的,这就需要数据分析师熟知业务痛点和需要,使用自己的专业知识,从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学,还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。

如果你对业务很擅长的,可以转岗到业务部门,比如数据运营,用户运营,用户增长,营销策略等岗位,这些岗位对数据依赖度很高,也很有发展空间。

数据分析师这个工作本身的路径会很短,但是作为一种能力特别好用。会用这种能力的人混得比别人好,它会帮助你解决很多的商业问题,凭借数据去说服对方,让你在销售、运营等岗位做得很出色。也能让你有机会接触建模工作,以后向更专业的算法工程师方向发展。

真正纯做数据的人,能做到一个部门经理,一年拿个四五十万已经基本到头了。而从事偏商业的数据分析岗位,将技术和业务更好地结合,为解决实际业务问题服务的数据分析,是越来越吃香的岗位。

挑战高薪:

成为既懂技术又懂业务的数据分析师

在成为数据分析师的路上,绕不开要学会python这一技能。可能很多人认为这是只有程序员才会的技能。

诚然,Python发展接近三十年,确实已经成为了编程语言中的“网红”。

它是目前IT就业市场最受欢迎,最热门的技术技能之一,且容易上手,学会了python,可以大幅提高IT人的自身竞争力。

在知名技术交流网站Stack Overflow在年初推出的开发人员调查报告中,有四分之一的开发者表示,Python是他们最想学习的编程语言,这也使得Python连续三年获得这个榜单的第一名。

然而,Python已经不是程序员的专属技能,更是一个简洁高效、对新手友好的工具。

在商业迅速发展的今天,无论营销、运营还是产品经理,高效获取有效数据已成为职场必备技能,而要成为一名既懂业务,又懂数据的商业分析师,Python正是非常关键的一项。

Python和数据分析是不能脱离的,掌握Python,掌握数据分析,必将大大提升自身的竞争力。

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