目前最熱門的專業！

網際網路，各大通訊運營商，政府機構，等等行業都在搶這方面人才。都把橄欖枝伸到各名牌大學校園裡去了！

建議已程式設計師為基礎去學再考資料分析師

市場需求：

麥肯錫報告顯示，2018年大資料人才缺口在140000到190000之間，對於如何利用大資料做決策的資料分析崗位缺口將達150000！從國防部、網際網路公司到金融機構，到處需要大資料來創新驅動，資料分析崗位薪酬也非常高，成為目前最有潛力的職業選擇之一。

薪資水平：

因為人才缺口的逐漸加大，資料分析師的薪資水平也在逐年水漲船高。就連剛剛踏出校園的大學畢業生，資料分析的新手年入十萬也只是行業內的一般水平。

企業對技能需求可總結如下：

SQL資料庫的基本操作，會基本的資料管理

會用Excel/SQL做基本的資料提取、分析和展示

會用指令碼語言進行資料分析，Python or R

有獲取外部資料的能力加分，如爬蟲或熟悉公開資料集

會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料報告

熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、分類、聚類方法

相關：

大資料分析就業前景及職能定位

https://www.toutiao.com/i6688162708421870094/

這個問題比較模糊，不知題主是針對學習資料分析的路徑還是資料分析就業還是其他。

先就資料分析的路徑來說，首先要接觸資料，透過Excel，Sql，R，Python等等工具去將資料分成不同維度，結合具體需求進行規律總結，或者視覺化。隨著資料的量級變大，資料感的增長可以逐漸實現建模，預測。不同領域對工具的要求不同，如果是網際網路行業，會運用到SQL，Python較多，而金融行業通常是R和SPSS，SAS。

就業來說，因為網際網路興起，以及電商普及，資料分析人才各個公司都需要，且如果觀察一下招聘網站，主要分佈在北京上海杭州廣州等城市。而資料分析的職業發展可以根據個人興趣和實際情況，基本從資料分析師的青銅到王者需要2-3年。

資料分析更偏重商業應用，數學更抽象。

資料分析是用來解決具體行業問題的，需要從業務的角度出發，瞭解各個指標，以及每個指標之間的關係，還需要聯絡業務去理解資料。所以，工作中資料分析脫離不了業務，在分析中要找到導致問題發生的根本原因，而不只是單純的統計資料。

就業的話肯定很好就業的，目前這一塊的人才非常少，發展前景還是可觀的，成都這邊建議環球中心這邊的機構。