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2015《中国数据分析职业发展白皮书》正式发布
widen我的世界
10147 69
2015-10-30

2015《中国数据分析职业发展白皮书》正式发布


时代发展的脚步，永远都比我们预想的还要快，我们惟有紧追猛跑，才能捕抓时代遗留给我们的最新信息！随着互联网技术的日渐成熟、大数据的优化变革以及工业4.0时代的步步靠近，身处其中的我们正逐渐步入一个由云计算、物联网和人工智能共同构成的大数据时代！作为拥有全球最大数据源的中国内地，大数据的魅力和价值愈发光彩夺目，同时也因国家大数据发展战略的有利推动，使得与大数据相关的行业、职业也如雨后春笋法茁壮生长，但对于大数据分析，还是有好多人不是很熟悉、不是很理解。现在2015《中国数据分析职业发展白皮书》正式发布，有需求的朋友可以好好下载2015《中国数据分析职业发展白皮书》来看看，保证你看有所值。


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        此前在2015年中国数据分析师行业峰会上发布的《中国数据分析职业发展白皮书》（以下简称白皮书）已于近日修订完成，正式与广大业内同仁见面。

       这份白皮书由经管之家、CDA数据分析研究院主编，联合多家媒体、企业共同参与，从数据分析职业发展历程、数据分析师人才行业现状、数据分析师人才职业规划、CDA数据分析师培训及认证、数据分析师行业发展前景等方面阐述了目前国内数据分析师的行业现状，并从学习培训、选择方向等方面给出了指导。

       白皮书中指出，近两年国内市场对数据分析师职位的需求逐步涌现。根据猎聘网数据显示，全国中高端职位中数据分析师职位由2014年初的200多个职位逐步增长到接近3000个职位，数据分析师职位无论从绝对数到相对数量而言都出现了快速增长的态势。

       国内数据分析师行业仍然处于发展的初期阶段，与发达国家相比仍存在较大差距。但经过十多年的磨砺，中国的数据分析行业正迎来井喷式发展期。

       在国内，大数据的应用才刚刚发芽，人才市场还不那么成熟。很多公司根据已有的资源和短板，招聘能和现在团队互补的人才。有的强调统计学知识，有的突出数据库操作，有的要求算法编程经验，有的则要求有咨询公司或者投资银行相关的经验，“职称”众多，如数据分析师、数据挖掘工程师、大数据分析师、数据工程师等。

       就地区发展而言，数据分析师职位主要分布在北京、上海、杭州、深圳和广州的一线城市，二线城市目前对于数据分析师的需求相对滞后。分析师职位主要集中在互联网、金融、消费品、制药和医疗等行业，其中互联网和金融行业的分析师职位数超过了80%。目前数据分析师的薪酬水平高于行业平均水平，体现出数据分析师以及数据的价值正在逐渐被市场所认可。

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       目前在世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源。我国在互联网行业热钱涌动的又一波浪潮下，对数据分析方面人才的需求也更加迫切，培养力度更是空前。

        在此基础上，CDA数据分析师培训及认证也逐步完善，形成了阶梯型的等级认证考试体系，包括CDA LevelⅠ业务数据分析师、CDA LevelⅡ建模分析师、CDA LevelⅡ大数据分析师、CDA Level Ⅲ数据分析专家等层次，可以根据自身条件和需求自主选择。

        白皮书中提到，目前国内数据分析行业还存在着行业规模不大、行业规章制度与基础设施还不完善，从业人员相关技能还需要进一步提高等问题。因此，白皮书中也向行业发出倡议，积极响应《促进大数据发展行动纲要》，共同营造知识分享氛围，建立人才培养体系，形成从业人员自律文化，从而能够形成行业竞争壁垒，促进行业社会认可度。而这些需要政府相关部门、行业领军人物以及业内每个参与者共同努力。



点击链接下载完整版白皮书

【CDA数据分析研究院】数据分析师职业发展白皮书（2015版）.pdf


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widen我的世界
2015-10-30 13:20:49

国内数据分析师行业仍然处于发展的初期阶段，与发达国家相比仍存在较大差距。但经过十多年的磨砺，中国的数据分析行业正迎来井喷式发展期。在国内，大数据的应用才刚刚发芽，人才市场还不那么成熟。很多公司根据已有的资源和短板，招聘能和现在团队互补的人才。有的强调统计学知识，有的突出数据库操作，有的要求算法编程经验，有的则要求有咨询公司或者投资银行相关的经验，“职称”众多，如数据分析师、数据挖掘工程师、大数据分析师、数据工程师等。
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funny每一天
2015-10-30 13:21:37
国内数据分析师行业仍然处于发展的初期阶段，与发达国家相比仍存在较大差距。但经过十多年的磨砺，中国的数据分析行业正迎来井喷式发展期。在国内，大数据的应用才刚刚发芽，人才市场还不那么成熟。很多公司根据已有的资源和短板，招聘能和现在团队互补的人才。有的强调统计学知识，有的突出数据库操作，有的要求算法编程经验，有的则要求有咨询公司或者投资银行相关的经验，“职称”众多，如数据分析师、数据挖掘工程师、大数据分析师、数据工程师等。
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点滴记录life
2015-10-30 13:49:08
结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。
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good1234
2015-10-30 13:49:34
数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，许多学科表面上看来研究的方向大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现，真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具，学科基础理论的突破还难于在2015年出现。
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聆听故事city
2015-10-30 13:54:05

跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
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