麦肯锡最新数据报告显示： 全美急缺15万 个数据分析师 到2020年 数据分析行业估值将升至USD60Billion 人人都想做数据！ 今天Uni酱深度分析： 1. 数据行业最常见岗位 薪资 2. 什么专业可以做数据行业？ 3. 做数据分析需要什么技能？ 4. 非专业如何入门数据分析？ 5. 在投行、四大、咨询等不同领域做数据？ 文末20G2017数据求职大礼包 记得领！ 1. 数据行业最常见岗位 薪资 从处理数据的各个步骤可以看出各个岗位的参与环节：
这里介绍一下5个最常见的岗位： 1）数据分析师 Data Analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。2017年3月更新平均工资水平： 2）数据工程师 Data Engineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。2017年3月更新平均工资水平：
3）数据科学家 Data Scientist：通过统计模型、编程实现，设计、开发和部署能支持业务决策算法和工具，管理大量数据，创建可视化以帮助理解。2017年3月更新平均工资水平： 4）商业分析师 Business Analyst：中文也叫业务分析师。是一种介于客户和IT团队之间的角色，负责在IT项目中负责发掘、分析、传达和确认客户需求；同时了解有关业务上的各种问题并发现新的机会，搭建业务和IT人员之间的沟通桥梁，并推荐问题的解决方案以实现组织的目标。2017年3月更新平均工资水平：
5）市场营销分析师Marketing Analyst：主要帮助公司和组织决定以什么价格，向哪些客户，销售哪些产品和服务。 通过研究市场条件，竞争对手的活动和消费者行为来得出结论。更专注于行业或公司内部的市场营销职能，主要从市场的角度分析数据团队提供的结果，给出建设性的意见。2017年3月更新平均工资水平：
2. 什么专业可以做数据分析？ 从下图中可以看出，数据岗位是对专业要求较宽泛，数学、工程学、物理、计算机、统计、经济学、商科等专业都可以进入数据岗位。 当然，近两年较火的几个数据相关专业，Uni酱也做了详细分析及总结：
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