AI时代，数据分析成为一种热门技能？

1.学习数据分析，没有35岁危机

数据分析师、算法工程师都是知识积累型人才，因为算法多年不变，学习guocheng 必须积累，避免35岁以后跟不上IT新技术变化和新人竞争问题。

2.数据分析的市场需求如何？前景如何？

最近看到不少人看衰Python，认为相关行业已经饱和。
然而事实并非如此。有一个领域目前急缺人才， 它就是数 据 分 析。
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

数据分析的前景到底有多好？

首先，数据分析使人具备数据思维。其次，数据分析使工作效率大大提升。大数据处理、可视化输出、报表制作将成为你的拿手好戏。同事还在工位上苦逼地处理数据，而掌握数据分析的你准点下班，工作完成得又快又好！

3.Python数据分析的就业方向和岗位

Python数据分析适用于众多行业，包括并不局限于网站运营、销售竞争、新媒体传播、互联网公司对数据的分析等。Python数据分析人员主要担任的岗位：企业运营人员、数据分析师、python工程师、数据挖掘工程师。据分析师岗位行业区别分布差异较大，具有鲜明的行业特点，其中 IT互联网、通信需求量最大，其次，金融、银行、保险、教育咨询及第三方服务业的范围较过往有所增长，该几类行业在短期内无论是产品端、用户端、运营端等都实现大大数据的原始积累，数据增长速度依然可观。

4.数据分析师的成长路径

NO.1专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师
No.2行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监
No.3主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

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