一张图告诉你 2000万人才缺口的大数据才是未来“金饭碗”

过去20年里，最热门的专业随时代发展产生了巨大改变。2000年初，我国刚加入世贸组织，国际经济和贸易、法学和电子商务最热门，但到了2019年，人工智能、数据科学与大数据技术和智能制造工程三个最热门的专业，已占到了所有新增专业的17.8%

虽然人工智能专业热度只增不降，但从应用角度，大数据能给予人工智能足够有价值的数据支持，人工智能才智能，所以相对于人工智能，大数据的人才需求量更大一些，也就是说人工智能只是大数据的一个应用方向。

这一数据不止是给高中生作为选专业的参考，更在求职领域成为选择工作规划方向的“风向标”。从经管法学、广告设计转向工程基建，再到AI和大数据，工学所占的比例慢慢的变大，对应的人才需求和薪资待遇也就一路看涨。

今年，BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。国内2020年数据分析师的平均薪资为10630/月；大数据开发平均薪资为30230/月；数据挖掘的平均薪资为21740/月。并且薪资待遇从2017年来不断走高。

岗位坐标北京，今年秋招应届生平均薪资10270 元；拥有1-3年工作经验的人平均薪资15290 元。零经验的小白基本都能拿15W年薪，拿30W+的薪资也大有人在。较2016 年，数据分析师的薪资涨幅高达86.87%。

再看下国际情况，根据Glassdoor的多个方面数据显示，海外的数据相关岗位如Data Scientist年薪高达118,700美金，高居排行榜榜首！

那么0基础如何入门大数据行业，拿百万年薪呢？Uni邀请知名互联网大公司大数据负责人Jim为大家带来大数据入门讲座，为你讲解大数据人才求职趋势及大数据求职如何准备。

最新人力资源和社会保障部《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》报告数据显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。

尤其是互联网行业，从APP开发、区块链、物联网、到人工智能、5G，整个大数据行业随海量数据的诞生在持续高速发展。

当今这个大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据，企业对数据分析的重视程度也是空前的，逛下招聘网站，随便点开10个岗位，有9个都要求有数据分析能力：

数据岗位种类非常多，不一样的行业对于数据人才的需求也不同。常见的数据岗位有大数据工程师、数据挖掘工程师、数据分析师、商业分析师、数据科学家等。

在数据领域求职，主要分3个方向BA+DA+DS，其中DS就是Data Scientist，是大数据领域赚钱最多但同样技术上的含金量，考核标准也是最难的，毕业不久70万的年薪令人仰慕。

麦肯锡曾预计未来三年内数据分析师的缺口将达到150万。根据Glassdoor的最数据，在英国，数据科学家相关类岗位的平均年薪高达4W英镑！入门级Data Analyst岗位也有超过3W英镑的薪资。

根据学科背景划分，有三类人更适合或者有可能成为DS：首先是专业领域与DS相关，比如CS、统计学、机器学习等直接有关专业，其次是涉及数据和编程非常多的专业，比如Computational Bio，Neuro Science等，最后是Political Science这类与商业和社会相关的专业。

DS晋升路径大致为：初级数据科学→数据科学家→高级数据科学家→首席数据科学家。但从初级数据科学到首席数据科学家往往需要5到10年时间。

数据分析/数据运营/商业分析，这些都是业务方向的数据分析师。绝大部分人都是从这几个岗位开始自己的数据之路，也是数据行业基数最大的岗位。

数据分析思维和业务的理解是分析师赖以生存的技能，工具有锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，就足够完成大部分任务了。

商业分析师定位更偏战略层，除了关注数据之外，思考维度会提升到公司业务的竞品分析、未来走向和战略制定层面。

所需技能：Excel/SQL是必备项，VBA/R/Python 是加分项；通用能力、设计能力，客户的真实需求的理解和抽象能力等。根据Glassdoor数据，Businees Analyst在美国的平均年薪已超越7万刀。

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