江湖二三事:听说你想做数据分析师?

本文通过分析招聘信息揭示了数据分析师的薪资水平、经验与学历要求及所需技能,并指出哪些规模的公司对该职位需求最大。

四周昏暗,是一家小城的酒肆,屋外正是大雪纷飞。

林葱抖了抖外套,进的店里来,叫了两斤熟牛肉,一壶烧酒。

“小二,最近什么工作有前途啊?”

小二打量了一眼林葱,只见眼前的客官浓眉大眼,身穿一件半旧西装,一副黑框眼镜半藏衣袋之中。远看像个老坏蛋,近看好像朱时茂一般,越看越觉得有一个工作适合他。

“小二你瞪得我发毛”

“客官,你且等我细说”说罢用指头蘸了一点桌上的茶水,就画起了百度指数的图来:

 

在百度指数上,数据分析师的搜索指数也是不断增长

 

林葱听得兴起,搬着凳子坐进,只见小二凭空画出了一个浏览器,细看正是代表未来的ie8.0的界面!

“来来来,我输入 www.zaoshu.io,就是造数科技,我们趴一下网上数据分析师的数据吧”

小二说得兴起,已经进入无人之境。

“造数科技在爬取了招聘网站上几千条数据后,得出了一些有意思的结论,来看看公司到底需要哪样的人才。”

 

首先,大家最关心的薪水

 

可以很明显的看出10K—30K是分布最多的,同时也要看到10K以下的部分。数据分析师真的算是高薪职位了。

先别高心的太早了,我们往下看。

 

经验要求

 

 

多数公司都有职位上的经验要求,3-5年最后,其次是1-3年。虽说有10%公司没有经验要求,对于毫无经验的应届生,可能比较难以找到数据分析工作。

 

 

学历要求

 

 

学历上要求并不高,超过80%的公司要求是本科学历,6.2%的公司要求硕士学位。

 

最后我们来看看技能数。

 

 

去掉一些无用字以后,依次是:

  1. mysql
  2. 数据库
  3. SQLServer
  4. hive
  5. sql
  6. python
  7. 数据仓库
  8. 产品
  9. 管理

 

 

 

数据分析师一定要学习数据库相关的知识,同时也可以学习Python增强竞争力。

 

看完了数据分析师的技能要求,我们来看看公司的数据。是不是优质的公司在招我们的大侠呢?

 

 

 

100—499人的公司对数据分析师的需求最强烈,大公司需要很多数据分析师。

初创公司对数据分析师需求最小。

 

 

 

 

很多公司不需要融资、或者已经上市。不需要融资的公司代表:

 

 

“当然,很多图,你看我空手可以画,没有这个神功必须要用bdp才行, @小草莓 ”

 

林葱听着已经十分有感触,说着就要去投递简历。

 

小二眼见说完了,说罢自顾自走上了客房,指着上面这一番美景说道:“当然分析上面这样的图形也很有意思!”

 

总结

 

数据分析师是一个高薪职位,需要一定的工作经验,一定要掌握数据库相关知识。

最后,给出一些助你学习数据分析的网站

  • 零基础如何自学MySQL数据库?
  • SQL 教程
  • 编程零基础应当如何开始学习 Python ?
  • 如何快速成为数据分析师?

造数 - 快来感受最棒最好用的 新一代智能云爬虫

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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