大数据分析师是指在不同行业中，专门从事相关数据的收集、整理、分析，并依据数据通过科学算法模型进行行业研究、评估和预测等工作的专项人才。应用行业涉及互联网信息技术企业、科研院校、金融行业、制造业、物流、生物医疗、农业等大数据相关行业。

常见工作内容为：1、通过搭建数据指标体系分析企业现状。2、通过检测数据波动变化等随机变量，得到临时性分析指标变化内原的原因。3、通过产生专项事件或周期行的进行专题分析。4、通过符合模型关系和行业属性的大数据参数进行预测及分析。

工信部大数据分析师等级认证考试项目，适用于大数据产业从业人员和预就业人员，在大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用等领域。

据不完全统计，目前我国大数据在岗从业人才仅90万人，大数据行业人才需求旺盛，缺口巨大！比如：大数据产业蓬勃发展细分市场规模进一步增大；大数据应用场景不断深化发展；大数据思维正在为企业管理、商业经济、社会治理、政府服务等各个方面提供决策；大数据产业链生态正在形成；普通教育、职业教育院校井喷式申请开设大数据相关专业，吸引专业领域企业和专家共同完善专业建设的需求更加迫切；大数据人才缺口巨大，企业急需具备大数据相应能力的专业人才，增强企业竞争力。

一、政策层面：落实国家政策在人才培养方面的要求；体现教育行政主管部门对大数据相关专业建设的要求。

二、行业层面：面对院校教育人才培养周期长的问题，加快社会人才短期培训，解决行业人才紧缺的局面，加速行业人才储备；利于规范行业人才培养体系建设工作。

三、企业局面（中高管）：解决企业选人用人中存在的“表里不一、高分低能”的问题；降低企业自培训成本和风险。

四、院校层面： 符合教育主管部门规定； 获得专业建设有效资源； 有效开展校企合作协同育人； 赋能教师在大数据相关专业教学能力； 开展社会培训，提升院校综合服务能力。

五、学生层面：夯实学生该领域内可持续发展基础，更好的规划职业生涯； 拓宽就业领域，提升就业创业竞争力。

大数据分析师，具体包括以下4种能力

1.业务能力：数据分析师只有解决业务问题才能真正创造价值，所以数据分析师一定要具备业务能力。企业的每一个业务，都与公司整体战略分不开，立足与公司战略，数据分析的方向才会正确。再就是洞悉行业，多与业务部门核心人员沟通，关注行业整体发展，当前业务重点是什么，挑战是怎样的，进而延伸出总体解决思路。

2.数据能力：作为数据分析师，一定要有一些数据敏感度。因为数据是庞杂交错的，大多数人只能根据固定范围的规范数据分析，而数据分析师可以从各种来源的数据中总结规律，更好的进行分析。而且数据分析师本身也拥有专业的数据统计和分析能力，这些加上对数据敏感的能力，就能保证数据分析师能用更全面、更开放的视角来判断企业的状况，得出对企业发展有利的信息。

3.技术能力：作为数据分析师，当然还是需要有必要的技能傍身，比如精通Excel、SQL、数据库原理、报表、脚本语言Python/R。BI工具等。技术就是趁手的工具，能够让数据分析的过程高效，让数据分析的结果明了。

4.沟通能力：对于数据分析师来说，了解需求，数据分析报告怎么解释，怎样去促进业务，都需要进行有效的沟通，沟通的本质就是为了解决问题。

大数据应用领域有哪些？
金融：高频交易，市场舆情分析，信贷风险分析等。
物流：智慧物流，包括成本控制、风险管理等。
医疗：流行病预测，智慧医疗，健康管理等。
互联网：用户画像，个性化推荐，广告投放等。
城市：智慧交通，城市规划，智能安防等。

来说说大数据行业的就业前景

人才缺口大
目前国内大数据行业人 仅为50w，有超150w的人才缺口。岗位选择多
大数据行业包含非常多的分支岗位，其中有很多门槛都较低，比如数据治理工程师、大数据开发工程师、业务咨询顾问等。

薪资待遇好
大数据行业是目前平均收入最高的行业，从业人员平均月薪2.3W

职业生涯长
大数据工程师是通用型人才，不受行业限制，自身经验越丰富，自我价值也就越高。能最大限度的提高自我价值从而规避职业风险。

晋升空间大
大数据人才属于稀缺型人才，并且该类型偏重于技术管理，上升空间很大，既能做到技术岗位的一把手，也能转型为管理岗位。

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