IT找工作我们需要从哪些角度分析？

IT行业发展是很多打算学习计算机或已经投身IT事业的人士非常关注的问题，那么该行业发展趋势在2023年以后会呈现怎样的局面呢具体会有哪些表现呢对企业方而言，他们又将作出怎样的动作来一起推动IT业发展我们来看看预测的2023年亚太地区发展趋势。

以下五个方面也说明了企业的动向，北京北大青鸟一起来看看现在学哪些技术你能够有好前景吧!

1大数据分析将走过概念验证阶段：

2023年，企业需采取相应的措施从其现有数据库中挖掘价值，并部署可扩展的基础架构，从大数据产品中获得有价值的成果。

根据近由HDS赞助、经济学人智库(EIU)开展的有关亚太地区大数据的结果表明，该地区70%以上的企业认为采用大数据将增加企业受益、提高生产力以及推动企业创新。不过，很多企业认为，由于其信息按照相互独立的业务系统、信息孤岛、格式和介质进行存储和管理，现有的信息系统阻碍了企业有效采集用于分析的数据。大数据主要面临两个方面的问题：技术和组织架构。2023年，企业需要尽快解决这两个问题。

2云服务提供商模式将越来越受欢迎：

企业的IT部门职能将从技术实施者转为业务创新者。对IT基础设施和应用服务拥有高需求的企业将开始探讨云服务提供商模式，他们更愿意与中立的第三方云服务提供商合作。

在企业内需要技术升级时，重点将是应用和商业产出，而非基础架构本身。企业将转向系统集成商、企业IT部门或第三方服务提供商来扮演云服务提供商的角色。

3企业对数据安性的关注度将达到高点：

亚太地区将引入新的个人数据安法规。企业也必须重新审视其数据安策略，寻求企业文档同步和共享、数据加密和可审核的解决方案，应对上述问题。

同时，企业要加强对移动和边沿数据安的重视程度，实施更为严格的数据安和管理方式。同时应该借助现代技术实现上述流程的管理和自动化，以降低高昂的合规成本。

4来自移动通信的非结构化数据将爆炸式增长：

亚太地区的电信运营商需要部署成熟、完善的数据管理解决方案，以应对内容交付和数据分析两方面的需求。成功部署这种解决方案的电信运营商将获得长期竞争优势。

4G的部署和价格适中的智能手机，对亚太地区移动数据的增长产生了巨大的影响。为适应消费者日益增长的数字内容服务，电信运营商必须开发一个可扩展、高性能和可靠的IT基础架构，将闪存技术和智能内容交付网络融为一体，以满足用户对高带宽的需求。

对于大多数的求职者来说，能够找到一个对口的工作是非常不错的职场发展的开始，但是大部分的求职者都没有这样的机会。今天我们就一起来了解一下，选择一个合适的工作岗位都需要考虑哪些方面。

1、公司基本面：

公司属于什么行业，行业地位如何，核心竞争力是什么，与自己的职位定位匹配程度如何;公司当前什么规模，处于什么发展阶段，未来的发展趋势如何;公司福利情况，职位诱惑是否足够;企业文化是什么，是讲究高效完成工作，不提倡加班，还是公司是我家，从不分工作和生活;工作地点是哪里，离家远么。

这些内容都可以百度之，或是从官方、媒体、脉脉、知乎找答案，也能从面试评价中窥探一二。

2、职位描述：

重点去理解职位描述中讲到的工作职责，以及任职要求，圈出核心工作要点和要求的工作技能、经验，再与自己的经验和目标做匹配。假如匹配度较高，可以进一步重点研究，待准备相对充分了，有的放矢，再开始针对性的投递简历。

比如，这个增长产品经理的岗位描述就非常清楚和专业了。

工作职责是：需要做用户画像，用户信息标签化，深度挖掘用户需求，需要对用户增长目标负责，需要搭建数据监控指标体系，工作中还会用到AB测试，需要非常熟悉用户渠道获取，还需要较强的自驱力去推动跨部门沟通合作。

任职要求：至少有3年的用户增长策略产品经验，较强的数据分析能力，和数据分析工具的使用，需要对用户增长，客户画像，获客渠道有深入的见解。

3、薪资水平：

与同行业的公司对比居于什么水平，是大方的还是抠门的;你自己的期望薪资是多少，涨薪范围大概是多少，行业涨薪潜规则30%是高线，除非异常优秀，可能翻倍。北京北大青鸟认为公司的薪资结构是什么，是否包括基本工资，奖金，期权，股票等。后看与自己的预期是否匹配作为判断依据。

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的

数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。

为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS40-50、AnswerTree30等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。

目前， 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱丹。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。

●数据分析在我国属于朝阳行业

数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”

●高端人才的缺失制约>>

问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。

怎么做？

两点。

选择一门工具，excel，r,python都可以

懂业务，会写数据分析报告

本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流

问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。

问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下

问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好，

问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个

人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA

商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA

关于CPDA

CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。

课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。

目前很多课程没有实际可 *** 作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可 *** 作，使大家有切实可 *** 作的实际模型去分析。

关于CDA

CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件 *** 作为主。

课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的 *** 作。

总结

因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。

如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA；

如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。

另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。

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问题八：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！

都只是相对的，

要看做的数据分析工作偏向于哪个方面，

比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些；

做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些；

做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些；

做投资分析师，学财务管理学的更合适；

……

问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。

问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专

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