從來沒有比現在更好的時間來學習大資料分析並以資料科學家的身份進入工作隊伍。工作前景廣闊，機會跨越多個行業，工作性質通常允許遠端工作靈活性甚至自僱。
另外，許多大資料分析專家甚至在入門級職位上都擁有很高的中位數工資。
隨著技術達到新的高度，並且大多數人可以使用Internet連線，無可否認，近年來，大資料和大資料分析已成為熱門話題，並且需求不斷增長。根據 IBM的資料，到2020年，美國資料專業人員的工作崗位將增加到272萬。
當前，對知識豐富的大資料分析專業人員的需求超過了供應量，這意味著公司願意支付溢價來填補其空缺職位。
但是，資料科學領域的技能和工作機會已經超出了技術和數字領域。讓我們來看看您作為資料科學家需要了解的知識以及在學習我們的課程時將學到的知識。
大資料分析工作需要哪些技能?
當您深入研究我們在這裡擁有的10個工作並開始在大資料分析領域中申請職位時，您會發現其中許多職位需要相同的基礎技能。在開始將求職信和投資組合傳送給潛在僱主之前，請確保您已掌握這些知識。
而且，如果您發現仍然需要學習的技能，請記住，您可以參加價格適中的， 自定進度的資料科學課程，該課程將幫助您學習成功從事資料科學事業所需的一切。
Python
Python是目前最常用的程式語言之一。
對於許多角色，可能需要對如何使用Python進行大資料分析有紮實的瞭解。即使不是必需的技能，在向未來的僱主展示您可以為他們的公司帶來的價值時，瞭解和理解Python也會為您提供優勢。
如果您準備提高程式語言水平，學習如何操作和分析資料，瞭解Web抓取和資料收集的概念以及開始構建Web應用程式，請考慮註冊我們的 Python for Data Science：基礎課程。
SQL(結構化查詢語言)
使用資料來源是大資料分析的必要方面。
在職業生涯的早期，您至少需要對SQL有基本的瞭解。SQL(發音為續集)通常是這些職位的主要組成部分。當您去面試時，在詢問有關資料庫的工作時，請聽聽招聘經理對這種程式語言的提及。
您將在我們的SQL課程中獲得的經驗將為您奠定良好的基礎。與Python一樣，SQL是一種相對容易學習的語言。即使您只是開始，也需要一點SQL經驗。
瞭解SQL的基礎知識將使您有信心瀏覽大型資料庫，以及獲取和使用專案所需的資料。獲得第一份工作後，您始終可以尋找機會繼續學習。
資料視覺化技能
對於求職者而言，知道如何視覺化資料並傳達結果是一個巨大的競爭優勢。
在就業市場上，這些技能要求很高(薪水也很高)!無論您要尋找的職業道路是什麼，能夠視覺化並交流與公司服務和底線有關的見解都是一項寶貴的技能，它將帶動僱主的頭腦。
這樣，資料科學家有點像組織中其他人的資料翻譯者，他們不確定從他們的資料集中得出什麼結論。
在AAA教育，學生將掌握使用資料科學和視覺化庫在Python和R中進行資料視覺化的特定知識和技能。
10項需要大資料分析知識的工作
在花時間學習新技能之前，您可能會對相關職位的潛在收入感到好奇。知道如何獎勵您的新技能將為您提供適當的學習動機和學習環境。
在全球範圍內，許多僱主正在招聘這些職位，無論是遠端的還是現場的。根據熱門的求職網站，以下是一些值得研究的職位及其收入中位數。
1. IT系統分析師
系統分析師使用和設計系統來解決資訊科技中的問題。
在這些職位上，所需的專業技術水平各不相同，這為行業和個人興趣創造了專業化的機會。一些系統分析師使用現有的第三方工具來測試公司內部的軟體，而其他系統分析師則使用新的工具。專有工具，他們對大資料分析和業務本身的瞭解。
2.醫療保健大資料分析師
醫療大資料分析師有機會透過幫助醫生和科學家找到他們每天遇到的問題的答案來改善許多人的生活質量。
無論是隨著Apple Watch等可穿戴裝置的普及，還是透過診所，醫院和實驗室的增強醫學測試，來自醫療保健行業的資料量都在迅速增長。另外，隨著有關如何儲存，檢索和處理資料的法規和限制的增加，對熟練大資料分析師的需求也在增加。
醫療保健大資料分析師的平均年薪為 61,438美元。
3.運營分析師
運營分析師通常位於大公司內部，但也可以擔任顧問。
運營分析師專注於業務的內部流程。這可以包括內部報告系統，產品製造和分銷以及業務運營的總體精簡。
對於具有這些職位的專業人員來說，掌握一般業務知識更為重要，而且他們通常對所使用的系統具有技術知識。從大型雜貨連鎖店到郵政服務提供商再到軍方，運維分析師在每種業務中都能找到，每年的收入可高達75,000美元。由於此大資料分析工作的多功能性以及您可能會找到工作的許多行業，薪水可能相差很大。
4.資料科學家
就像其他角色的分析師一樣，資料科學家收集和分析資料並交流可行的見解。但是，資料科學家通常是大資料分析師之上的技術步驟。他們是能夠從更明智的角度理解資料以幫助做出預測的人。這些職位需要具備豐富的大資料分析知識，包括軟體工具，Python或R之類的程式語言以及資料視覺化技能，以便更好地傳達發現結果。
這些職位具有挑戰性，而且很可觀， 平均年薪為91,494美元。對具有技術背景的大資料分析專家的需求空前高漲。
AAA教育有多種學習途徑，這些途徑可以量身定製，為您提供磨練技術技能所需的一切，其中包括 “資料科學家之路” ，可幫助您成為認證的資料科學家。
5.資料工程師
資料工程師通常專注於更大的資料集，並負責最佳化圍繞不同大資料分析過程的基礎架構。
例如，資料工程師可能會專注於捕獲資料的過程以提高採集管道的效率。他們可能還需要升級資料庫基礎結構以實現更快的查詢。這些高階大資料分析專業人員的薪水也很高，其中位數工資與資料科學家相當，為90,963美元。
6.定量分析師
定量分析師是另一位備受追捧的專業人員，尤其是在金融公司。定量分析師使用大資料分析來尋找潛在的金融投資機會或風險管理問題。
量化分析師的 平均年薪為82,879美元。他們還可以自行冒險，建立交易模型以預測股票，商品，匯率等的價格。該行業的一些分析師甚至繼續開設自己的公司。
7.大資料分析顧問
與許多職位一樣，分析顧問的主要作用是向公司提供見解以幫助其業務發展。儘管分析顧問可以專門研究任何特定行業或領域，但顧問與內部資料科學家或大資料分析師的區別在於，顧問可以在較短的時間內為不同的公司工作。
他們可能一次也為多家公司工作，專注於具有明確開始和結束日期的特定專案。
這些職位最適合那些喜歡變化的人，以及對學習領域興趣有限的人。分析顧問也很適合遠端工作，這是考慮要考慮的另一個誘人因素。
薪酬因行業而異，但該職位的代表薪酬為78,264美元。
8.數字營銷經理
數字營銷還需要對大資料分析有深入的瞭解。根據您的其他互補技能和興趣，您可能會發現自己在公司或代理機構中擔任特定的分析角色，或者只是將資料科學專業知識作為更大技能組合的一部分。
營銷人員經常使用Google Analytics(分析)，自定義報告工具和其他第三方網站之類的工具來分析來自網站和社交媒體廣告的流量。學大資料分析可以從事什麼工作https://www.aaa-cg.com.cn/data/2291.html儘管這些示例需要對大資料分析有基本的瞭解，但是熟練的資料科學家有能力在營銷領域建立長期的職業生涯。
在不增加流量的廣告活動上可能會浪費很多錢，因此營銷專家將繼續需要分析師做出如何利用現有資源的明智決定。
儘管數字營銷職位範圍廣泛，但高階數字營銷經理的最高年薪為 97,000美元。
9.專案經理
專案經理使用分析工具來跟蹤團隊的進度，跟蹤他們的效率並透過更改流程來提高生產率。
專案經理至少需要對大資料分析有一定的瞭解，並且往往需要更多。
這些職位在大型公司內部都有，並且經常在管理諮詢中找到。專案經理職業軌跡的另一個例子可能是進入產品和供應鏈管理，而公司則依靠該產品來保持利潤率和平穩運營。
專案經理的典型薪水 約為73,247美元。
10.運輸物流專員
運輸物流專家可以最佳化實物貨物的運輸，並且可以在大型運輸公司中找到，例如亞馬遜，UPS，海軍運輸公司，航空公司和城市規劃辦公室。
大資料分析背景對這項工作特別有幫助，因為運輸物流專家需要可靠地確定要交付的產品和服務的最有效途徑。他們必須檢視大量資料，以幫助識別和消除運輸中的瓶頸，無論是在陸地，海上還是空中。
該行業經驗豐富的專業人員 每年約可賺79,000美元，對於那些注重細節，技術和前瞻性思想的人來說，運輸物流專家是一條頗具吸引力的職業道路。
大資料分析背景還可以幫助運輸物流專家等專注於最重要的問題，瞭解潛在的問題和解決方案並進行有效地溝通。
全球大資料分析機會
這些只是需要大資料分析知識的許多高薪工作中的一部分。本文中的具體數字是針對美國(包括所有城市)的工資中位數。
每個城市的薪金可能會有所不同，並反映出當地需求和一般生活費用支出。 例如，波士頓，波特蘭和丹佛已成為大資料分析職位的熱點。
儘管本文中包含的數字代表了美國的典型薪水，但大資料分析專業人員的機會卻遍佈全球。其中許多甚至可以遠端完成，從而為您提供了在全球任何地方以具有競爭力的美國薪水工作的理想機會。
https://www.toutiao.com/i6826965465735102980/
從來沒有比現在更好的時間來學習大資料分析並以資料科學家的身份進入工作隊伍。工作前景廣闊，機會跨越多個行業，工作性質通常允許遠端工作靈活性甚至自僱。
另外，許多大資料分析專家甚至在入門級職位上都擁有很高的中位數工資。
隨著技術達到新的高度，並且大多數人可以使用Internet連線，無可否認，近年來，大資料和大資料分析已成為熱門話題，並且需求不斷增長。根據 IBM的資料，到2020年，美國資料專業人員的工作崗位將增加到272萬。
當前，對知識豐富的大資料分析專業人員的需求超過了供應量，這意味著公司願意支付溢價來填補其空缺職位。
但是，資料科學領域的技能和工作機會已經超出了技術和數字領域。讓我們來看看您作為資料科學家需要了解的知識以及在學習我們的課程時將學到的知識。
大資料分析工作需要哪些技能?
當您深入研究我們在這裡擁有的10個工作並開始在大資料分析領域中申請職位時，您會發現其中許多職位需要相同的基礎技能。在開始將求職信和投資組合傳送給潛在僱主之前，請確保您已掌握這些知識。
而且，如果您發現仍然需要學習的技能，請記住，您可以參加價格適中的， 自定進度的資料科學課程，該課程將幫助您學習成功從事資料科學事業所需的一切。
Python
Python是目前最常用的程式語言之一。
對於許多角色，可能需要對如何使用Python進行大資料分析有紮實的瞭解。即使不是必需的技能，在向未來的僱主展示您可以為他們的公司帶來的價值時，瞭解和理解Python也會為您提供優勢。
如果您準備提高程式語言水平，學習如何操作和分析資料，瞭解Web抓取和資料收集的概念以及開始構建Web應用程式，請考慮註冊我們的 Python for Data Science：基礎課程。
SQL(結構化查詢語言)
使用資料來源是大資料分析的必要方面。
在職業生涯的早期，您至少需要對SQL有基本的瞭解。SQL(發音為續集)通常是這些職位的主要組成部分。當您去面試時，在詢問有關資料庫的工作時，請聽聽招聘經理對這種程式語言的提及。
您將在我們的SQL課程中獲得的經驗將為您奠定良好的基礎。與Python一樣，SQL是一種相對容易學習的語言。即使您只是開始，也需要一點SQL經驗。
瞭解SQL的基礎知識將使您有信心瀏覽大型資料庫，以及獲取和使用專案所需的資料。獲得第一份工作後，您始終可以尋找機會繼續學習。
資料視覺化技能
對於求職者而言，知道如何視覺化資料並傳達結果是一個巨大的競爭優勢。
在就業市場上，這些技能要求很高(薪水也很高)!無論您要尋找的職業道路是什麼，能夠視覺化並交流與公司服務和底線有關的見解都是一項寶貴的技能，它將帶動僱主的頭腦。
這樣，資料科學家有點像組織中其他人的資料翻譯者，他們不確定從他們的資料集中得出什麼結論。
在AAA教育，學生將掌握使用資料科學和視覺化庫在Python和R中進行資料視覺化的特定知識和技能。
10項需要大資料分析知識的工作
在花時間學習新技能之前，您可能會對相關職位的潛在收入感到好奇。知道如何獎勵您的新技能將為您提供適當的學習動機和學習環境。
在全球範圍內，許多僱主正在招聘這些職位，無論是遠端的還是現場的。根據熱門的求職網站，以下是一些值得研究的職位及其收入中位數。
1. IT系統分析師
系統分析師使用和設計系統來解決資訊科技中的問題。
在這些職位上，所需的專業技術水平各不相同，這為行業和個人興趣創造了專業化的機會。一些系統分析師使用現有的第三方工具來測試公司內部的軟體，而其他系統分析師則使用新的工具。專有工具，他們對大資料分析和業務本身的瞭解。
2.醫療保健大資料分析師
醫療大資料分析師有機會透過幫助醫生和科學家找到他們每天遇到的問題的答案來改善許多人的生活質量。
無論是隨著Apple Watch等可穿戴裝置的普及，還是透過診所，醫院和實驗室的增強醫學測試，來自醫療保健行業的資料量都在迅速增長。另外，隨著有關如何儲存，檢索和處理資料的法規和限制的增加，對熟練大資料分析師的需求也在增加。
醫療保健大資料分析師的平均年薪為 61,438美元。
3.運營分析師
運營分析師通常位於大公司內部，但也可以擔任顧問。
運營分析師專注於業務的內部流程。這可以包括內部報告系統，產品製造和分銷以及業務運營的總體精簡。
對於具有這些職位的專業人員來說，掌握一般業務知識更為重要，而且他們通常對所使用的系統具有技術知識。從大型雜貨連鎖店到郵政服務提供商再到軍方，運維分析師在每種業務中都能找到，每年的收入可高達75,000美元。由於此大資料分析工作的多功能性以及您可能會找到工作的許多行業，薪水可能相差很大。
4.資料科學家
就像其他角色的分析師一樣，資料科學家收集和分析資料並交流可行的見解。但是，資料科學家通常是大資料分析師之上的技術步驟。他們是能夠從更明智的角度理解資料以幫助做出預測的人。這些職位需要具備豐富的大資料分析知識，包括軟體工具，Python或R之類的程式語言以及資料視覺化技能，以便更好地傳達發現結果。
這些職位具有挑戰性，而且很可觀， 平均年薪為91,494美元。對具有技術背景的大資料分析專家的需求空前高漲。
AAA教育有多種學習途徑，這些途徑可以量身定製，為您提供磨練技術技能所需的一切，其中包括 “資料科學家之路” ，可幫助您成為認證的資料科學家。
5.資料工程師
資料工程師通常專注於更大的資料集，並負責最佳化圍繞不同大資料分析過程的基礎架構。
例如，資料工程師可能會專注於捕獲資料的過程以提高採集管道的效率。他們可能還需要升級資料庫基礎結構以實現更快的查詢。這些高階大資料分析專業人員的薪水也很高，其中位數工資與資料科學家相當，為90,963美元。
6.定量分析師
定量分析師是另一位備受追捧的專業人員，尤其是在金融公司。定量分析師使用大資料分析來尋找潛在的金融投資機會或風險管理問題。
量化分析師的 平均年薪為82,879美元。他們還可以自行冒險，建立交易模型以預測股票，商品，匯率等的價格。該行業的一些分析師甚至繼續開設自己的公司。
7.大資料分析顧問
與許多職位一樣，分析顧問的主要作用是向公司提供見解以幫助其業務發展。儘管分析顧問可以專門研究任何特定行業或領域，但顧問與內部資料科學家或大資料分析師的區別在於，顧問可以在較短的時間內為不同的公司工作。
他們可能一次也為多家公司工作，專注於具有明確開始和結束日期的特定專案。
這些職位最適合那些喜歡變化的人，以及對學習領域興趣有限的人。分析顧問也很適合遠端工作，這是考慮要考慮的另一個誘人因素。
薪酬因行業而異，但該職位的代表薪酬為78,264美元。
8.數字營銷經理
數字營銷還需要對大資料分析有深入的瞭解。根據您的其他互補技能和興趣，您可能會發現自己在公司或代理機構中擔任特定的分析角色，或者只是將資料科學專業知識作為更大技能組合的一部分。
營銷人員經常使用Google Analytics(分析)，自定義報告工具和其他第三方網站之類的工具來分析來自網站和社交媒體廣告的流量。學大資料分析可以從事什麼工作https://www.aaa-cg.com.cn/data/2291.html儘管這些示例需要對大資料分析有基本的瞭解，但是熟練的資料科學家有能力在營銷領域建立長期的職業生涯。
在不增加流量的廣告活動上可能會浪費很多錢，因此營銷專家將繼續需要分析師做出如何利用現有資源的明智決定。
儘管數字營銷職位範圍廣泛，但高階數字營銷經理的最高年薪為 97,000美元。
9.專案經理
專案經理使用分析工具來跟蹤團隊的進度，跟蹤他們的效率並透過更改流程來提高生產率。
專案經理至少需要對大資料分析有一定的瞭解，並且往往需要更多。
這些職位在大型公司內部都有，並且經常在管理諮詢中找到。專案經理職業軌跡的另一個例子可能是進入產品和供應鏈管理，而公司則依靠該產品來保持利潤率和平穩運營。
專案經理的典型薪水 約為73,247美元。
10.運輸物流專員
運輸物流專家可以最佳化實物貨物的運輸，並且可以在大型運輸公司中找到，例如亞馬遜，UPS，海軍運輸公司，航空公司和城市規劃辦公室。
大資料分析背景對這項工作特別有幫助，因為運輸物流專家需要可靠地確定要交付的產品和服務的最有效途徑。他們必須檢視大量資料，以幫助識別和消除運輸中的瓶頸，無論是在陸地，海上還是空中。
該行業經驗豐富的專業人員 每年約可賺79,000美元，對於那些注重細節，技術和前瞻性思想的人來說，運輸物流專家是一條頗具吸引力的職業道路。
大資料分析背景還可以幫助運輸物流專家等專注於最重要的問題，瞭解潛在的問題和解決方案並進行有效地溝通。
全球大資料分析機會
這些只是需要大資料分析知識的許多高薪工作中的一部分。本文中的具體數字是針對美國(包括所有城市)的工資中位數。
每個城市的薪金可能會有所不同，並反映出當地需求和一般生活費用支出。 例如，波士頓，波特蘭和丹佛已成為大資料分析職位的熱點。
儘管本文中包含的數字代表了美國的典型薪水，但大資料分析專業人員的機會卻遍佈全球。其中許多甚至可以遠端完成，從而為您提供了在全球任何地方以具有競爭力的美國薪水工作的理想機會。
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