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美国科技巨头对数据人才的重视相信大家都早有耳闻，Software Engineer的薪资也是一个高过一个。
*图片来源：Uni自制
得数据人才者得天下
*图片来源：Uni自制
*图片来源：Bloomberg
*图片来源：Bloomberg
*图片来源：Tesla官网
常见data岗位有哪些？
在数据领域求职，主要分3个方向BA+DA+DS，其中DS(Data Scientist)，是大数据领域赚钱最多，同样技术含量，考核标准也是最难的，毕业不久70万的年薪令人仰慕。
1.Data Scientist
根据学科背景划分，有三类人比较适合或者有可能成为DS：
①专业领域与DS相关：比如CS、统计学、机器学习等直接相关专业
②涉及数据和编程非常多的专业，比如Computational Bio，Neuro Science等
③最后是Political Science这类与商业和社会相关的专业
DS晋升路径大致为：初级数据科学→数据科学家→高级数据科学家→首席数据科学家，但从初级数据科学到首席数据科学家往往需要5到10年时间。
2.Data Analystics
数据分析/数据运营/商业分析，这些都是业务方向的数据分析师。
绝大部分人都是从这几个岗位开启自己的数据之路，也是数据行业需求最大的岗位。
*图片来源：Indeed
数据分析思维和业务的理解是分析师赖以生存的技能，工具有锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，就足够完成大部分任务了。
3.Business Analystics
商业分析师定位更偏战略层，除了关注数据之外，思考维度会提升到公司业务的竞品分析、未来走向和战略制定层面。
*图片来源：京东BA岗位要求
Data岗位的必备技能
R编程（R Programming） Python编码（Python Coding） Hadoop Platform SQL数据库/编码（SQL Database/Coding） Apache Spark 机器学习和人工智能（Machine Learning and AI） 数据可视化（Data Visualization） 非结构化数据（Unstructured data）
分析技能：处理大量数据：事实、数字和数字运算，并对其进行分析以得出结论
沟通技巧：提供发现，或将数据翻译成可理解的文件，所以需要清晰地写作和说话，轻松传达复杂的想法
批判性思维：必须查看数字，趋势和数据，并根据调查结果得出新的结论
注意细节：必须确保在分析中保持警惕以得出正确的结论
1. 有所侧重的学习计算机知识。目前全球缺乏足够的大数据和人工智能人才储备（也是未来最紧俏的人才）。编程语言Go、Python、Java、C/C++ 等、算法设计等方面的专业硬实力，早点下功夫！ 2. 成为懂AI的PM或商业人才。商业和产品的sense以及人脉需要在行业中浸泡多年才能得到，另外还需要懂得技术的边界，并且技术的壁垒，其实远没有想象得那么高。 3. 如有意向，尽早补充相关经历。比如软件工程、数据分析等，会加分不少
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来源: qq
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