Robert Walters一項最新數據表明
香港所有銀行科技相關的職位
平均薪酬較一年前增加了5%以上
其中最顯眼的數據是：
大數據架構師的薪酬增長了27%！
*圖片來源：efc
大數據方向人才在2020年還吃香嗎？
0經驗入行到底難不難？
今日重磅福利
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大數據人才的薪資，一直在漲漲漲！
在國內，2020年數據分析師的平均工資為10630/月；大數據開發平均工資為30230/月；數據挖掘的平均工資為21740/月。並且薪資待遇從2017年來不斷走高。
*圖片來源：職友集
崗位坐標北京，今年秋招應屆生平均薪資10270 元； 擁有1-3年工作經驗的人平均薪資15290 元。零經驗的小白基本都能拿15W年薪，拿30W+的薪資也大有人在。較2016 年，數據分析師的薪資漲幅高達86.87%。
再看下國際情況，根據Glassdoor的數據顯示，海外的數據相關崗位如Data Scientist年薪高達118,700美金，高居排行榜榜首！
*圖片來源：Glassdoor
那麼0基礎如何入門大數據行業，拿百萬年薪呢？Uni邀請知名網際網路大廠大數據負責人Jim為大家帶來大數據入門講座，為你講解大數據人才求職趨勢及大數據求職如何準備。
課程亮點
在本次課程中，你將了解：
大數據行業人才需求趨勢及用人標準
0基礎掌握大數據倉庫模型並實戰演練
頂尖公司大數據崗位技能及如何做求職準備
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大數據人才需求量未來5年將暴增！
2020年5月6日，人力資源和社會保障部發布《新職業—大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》，報告顯示：預計2020年中國大數據行業人才需求規模將達210萬，2025年前大數據人才需求仍將保持30%—40%的增速，需求總量在2000萬人左右。
*圖片來源：《大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》
尤其是網際網路行業，從APP開發、區塊鏈、物聯網、到人工智慧、5G，整個大數據行業隨著海量數據的誕生在持續高速發展。
當今這個大數據時代，任何行業、任何崗位都在大量接觸數據，企業對數據分析的重視程度也是空前的，逛下招聘網站，隨便點開10個崗位，有9個都要求有數據分析能力：
*圖片來源：網絡
根據UN中國商業聯合會數據分析專業委員會匯統計算，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT招聘職位中60%以上是在招大數據方向的人才。數據分析師成為大數據時代的寵兒，需求佔比超過四成。
*圖片來源：網絡
美國企業與高等教育論壇（BHEF）與普華永道（PWC）發布報告顯示：約23%的畢業生有數據分析技能，但69%的僱主都希望求職者具備數據分析技能。在這份報告中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，相當於20個職位在競爭1個求職者。
*圖片來源：Linkedin
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大數據行業核心崗位有哪些？
數據崗位種類非常多，不同行業對於數據人才的需求也不同。 常見的數據崗位有大數據工程師、數據挖掘工程師、數據分析師、商業分析師、數據科學家等。
*圖片來源：網絡
在數據領域求職，主要分3個方向BA+DA+DS，其中DS就是Data Scientist，是大數據領域賺錢最多但同樣技術含量，考核標準也是最難的，畢業不久70萬的年薪令人仰慕。
Data Scientist
麥肯錫曾預計未來三年內數據分析師的缺口將達到150萬。根據Glassdoor的最數據，在英國，數據科學家相關類崗位的平均年薪高達4W英鎊！入門級Data Analyst崗位也有超過3W英鎊的薪資。
根據學科背景劃分，有三類人比較適合或者有可能成為DS：首先是專業領域與DS相關，比如CS、統計學、機器學習等直接相關專業，其次是涉及數據和編程非常多的專業，比如Computational Bio，Neuro Science等，最後是Political Science這類與商業和社會相關的專業。
DS晉升路徑大致為：初級數據科學→數據科學家→高級數據科學家→首席數據科學家。但從初級數據科學到首席數據科學家往往需要5到10年時間。
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Data Analystics
數據分析/數據運營/商業分析，這些都是業務方向的數據分析師。絕大部分人都是從這幾個崗位開始自己的數據之路，也是數據行業基數最大的崗位。
數據分析思維和業務的理解是分析師賴以生存的技能，工具有錦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，就足夠完成大部分任務了。
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Business Analystics
商業分析師定位更偏戰略層，除了關注數據之外，思考維度會提升到公司業務的競品分析、未來走向和戰略制定層面。
所需技能：Excel/SQL是必備項，VBA/R/Python 是加分項；通用能力、設計能力，用戶需求的理解和抽象能力等。根據Glassdoor數據，Businees Analyst在美國的平均年薪已經超過7萬刀。
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大數據崗位必備技能有哪些？
成為大數據專業人才需要擁有：
紮實的理論知識（數學、統計、算法、模型） 熟練的資料庫操作語言（SQL、PL/SQL…） 熟練的程式語言（Python、R…） 豐富的實戰經驗（項目與工作經驗）
大部分數據崗位的工作都離不開收集數據、清洗數據、數據分析和數據挖掘等。而隨著步驟本身的複雜程度提高，工作中涉及到這些步驟的人的比例也有了顯著的下降。這從側面說明了想要提升自身競爭力，首先要掌握更深層次的專業內容。
*圖片來源：Uni自製
在數據工作中，最常用的數據可續方法是線性回歸、邏輯回歸以及決策樹，而這三種方法數據從業者必備的基礎知識。另外常用的輔助工具則是Python、 SQL、 Excel、Hadoop/Hive/Pig、R、Jupyter Notebooks、Tableau、Spark/MLlib、Java等。
*圖片來源：Uni自製
以下是從Data Analyst - Data Scientist - Data Engineer所需的不同技能：
*圖片來源：網絡
*圖片來源：網絡
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本期福利領取截止日期：
北京時間2020年12月11日23：59
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