python数据分析就业市场调查报告
就业市场调查报告
基于Python语⾔的特性，加上历史和⽂化上的原因，Python发展出了⼀个⼤型、活跃的科学计算及数据分析社区。近些年，Python提⾼了对数据类库的⽀持，使得它成为数据分析任务的⼀个流⾏选择。再综合考虑Python在通⽤软件⼯程上的总体实⼒，它便成为数据分析的⾸选语⾔。
⼀、Python数据分析师的⾏业需求
图⽚来⾃⽹站搜索
Python数据分析适⽤于众多⾏业，包括并不局限于⽹站运营、销售竞争、新媒体传播、互联⽹公司对数据的分析等。Python数据分析⼈员主要担任的岗位：企业运营⼈员、数据分析师、python⼯程师、数据挖掘⼯程师。据分析师岗位⾏业区别分布差异较⼤，具有鲜明的⾏业特点，其中 IT互联⽹、通信需求量最⼤，其次，⾦融、银⾏、保险、教育咨询及第三⽅服务业的范围较过往有所增长，该⼏类⾏业在短期内⽆论是产品端、⽤户端、运营端等都实现⼤⼤数据的原始积累，数据增长速度依然可观。 随着⼤数据的⽕热发展，各⾏各业均呈现出了数字化转型的要求与趋势，更多⾏业及其细分⾏业对数据分析师岗位的需求增⼤。
⼆、Python数据分析师技能要求
⾏业应聘指标
从事数据分析的python⼈员需要掌握的技能：
python 爬虫教学
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。Python数据分析需要学习重要的数学知识。对于初级数据分析师，了解⼀些描述统计相关的基础内容，有⼀定的公式计算能⼒即可，了解常⽤统计模型算法则是加分。对于⾼级数据分析师，统计模型相关知识是必备能⼒，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有⼀定的了解。
⽽对于数据挖掘⼯程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使⽤，对数学的要求是最⾼的。所以数据分析并⾮⼀定要数学能⼒⾮常好才能学习，只要看你想往哪个⽅向发展，数据分析也有偏“⽂”的⼀⾯，特别是⼥孩⼦，可以往⽂档写作这⼀⽅向发展。
2、分析⼯具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使⽤必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会⼀个统计分析⼯具，SPSS作为⼊门是⽐较好的。对于⾼级数据分析师，使⽤分析⼯具是核⼼能⼒，VBA基本必备，SPSS/SAS/R⾄少要熟练使⽤其中之⼀，其他分析⼯具（如Matlab）视情况⽽定。对于数据挖掘⼯程师，主要靠写代码。
3、编程语⾔、数据库语⾔
4、业务理解
数据的获取⽅案、指标的选取、乃⾄最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本⾝的理解。对于初级数据分析师，主要⼯作是提取数据和做⼀些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于⾼级数据分析师，需要对业务有较为深⼊的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘⼯程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥⾃⼰的技术能⼒上。
5、逻辑思维
编写程序需要严密的逻辑思维，精妙的逻辑结构有利于程序的运⾏和数据分析的准确性提⾼。
6、报告分析与业务管控能⼒
数据分析师要求的三⼤能⼒：
统计学基础和分析⼯具应⽤
计算机编码能⼒
特定应⽤领域或⾏业的知识
三、Python数据分析师的⼯作内容
数据获取
数据预处理
数据可视化
提供数据⽀持、团队⽬标制定的引导等
四、薪酬
2020年北京python⾏业从事⼈员平均⼯资
数据分析师岗位的薪资⽔平随着⼯作年限的增加，专业技能优势尤为凸显，持续上涨⾛势明显。1年以下⼯作经验，⽉基本薪资在7K左右；1-3年⼯作经验，⽉基本薪资在3k 左右；3-5年⼯作经验，⽉基本薪资15.5k左右；5-10年⼯作经验，在20k左右；10年以上⼯作经验，在29K左右。
以企业性质看，数据分析师岗位的⽉平均薪资⽔平，外商独资企业平均在17.5k，上市公司在14.5k，民营公司在 16.5k，合资企业在12.5k，国企平均是9k。除基本⽉薪标准外，根据企业不同的薪资架构体系影响，员⼯的年薪范围会存在⼀定差异。
五、发展路径
CSDN博主「Lyun911」的原创⽂章
1、明确问题 Business Understanding（洞见，领头⽺）（管理岗）
对应岗位
商业分析师 Business Analysis（BA）
数据分析师 Data Analylist（DA）
商业智能分析师 Business Intellligence（BI）
常见技能要求
基于业务从数据中到问题
分析问题
解决问题
（到问题-分析问题-解决问题）
2、抓取数据 Data Acquisition（15k初学者）
对应岗位
数据分析师 Data Analist（DA）
数据⼯程师 Data Engineer（DE）
常见技能要求
SQL、爬⾍
掌握⼀门常见语⾔（Python）
3、数据清理 Data Cleanup（20k资深）
对应岗位
数据分析师 Data Analist（DA）
常见技能要求
掌握SQL、Python
熟练掌握Numpy、Pandas等数据包
4、建模分析 Data Modeling&Analysis（25k⾼阶）
对应岗位
数据分析师 Data Analist（DA）
机器学习算法⼯程师
常见技能要求
统计建模类
对数理知识要求⾼：统计、回归、概率、建模、时间序列等机器学习类
集成学习、监督学习、深度学习、NPL等各种模型
5、执⾏ Deployment（可视化呈现，报告）（初学者）对应岗位
iness Analist (BA)
常见技能要求
Tableau（dashboard）
Power Bl
Excel
六、积累经验、追求⼯作：
１、基本理论知识的学习
２、线上教学视频题⽬的练习
３、使⽤python进⾏⽇常学习中的帮助
４、借鉴博客博主学习的经验

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。