发布时间:2023-05-30 13:39
全球超过一半的企业将数据分析视为其运营的核心组成部分。随着创建的数据量不断增加,对合格数据分析师进行分析的需求达到历史较高水平,并且在未来几年可能会继续增加。劳工统计局预计,从 2020 年到 2030 年的十年间,受雇数据分析师的数量将增长25% 。这比其他职业的平均增长幅度要大得多。在这十年中,预计合格数据分析师的职位空缺将超过 10,000 个。
大城市预计将成为未来几年数据分析职位空缺较多的地方。芝加哥、洛杉矶、华盛顿特区和纽约市等城市只是少数中心,预计合格数据分析师的工作前景会非常好。由于人才短缺,许多公司仍在努力寻找合格的申请人来填补空缺,因此预计未来十年数据分析领域的就业前景将继续强劲。
大数据分析领域正在发生重大变革。当前的许多趋势源于各种变革性技术的融合,例如机器学习、人工智能、自然语言处理、物联网和基于云的数据源。
物联网:物联网 (IoT) 数据分析使用户能够分析连接设备生成的大量数据。它为组织提供了许多好处,例如吸引更多客户、赋予员工权力和优化运营。
数据可视化:传统的仪表板正在被自助式商业智能工具所取代,数据可视化的未来可能会包含更多的图形、图表和热图,所有这些都有助于以一种能够与观众的情绪联系起来的方式构建。
机器学习:强大的机器学习形式之一是深度学习,它可以帮助个人或团队创建神经网络,或建立在海量数据存储之上的复杂数学结构。它能够从数据结构中学习,这使得它能够检测异常并提供预测。
为了使自己在数据分析领域取得成功做好准备,请考虑获得该领域的学士学位。数据分析的特定学位显然是信息技术或计算机科学,同时辅修应用统计学或数据分析。
如果您没有任何经验,就很难找到数据分析师的工作。在校实习是获得宝贵经验的好方法,有助于深入了解其他技能发展和提升。大多数从事技术职业的人都是从入门级职位开始的,包括统计助理或技术员等职位。这些工作将提供宝贵的在职培训和经验。
硕士学位将提供更多工作机会和促进职业发展的途径,考虑攻读数据科学、数据分析或大数据管理硕士学位。这些课程通常会提供来自该领域专家的较新软件程序。许多大学与公司合作创建团队作业、实习和项目,这将在获得高级学位的同时获得宝贵的现实经验。
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