大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于求职行业分析怎么描述的问题，于是小编就整理了4个相关介绍求职行业分析怎么描述的解答，让我们一起看看吧。
2021年全国毕业生就业形势分析？
1、毕业生909万，就业形势严峻
由于2020年疫情，很多企业资金链断链破产，大企业也在裁员。20年的毕业季中，就业形势就很严峻。21年到了，由于大环境的影响，不仅就业率没有较21年提高，失业率也有所提高。
尽管2021经济开始复苏，各企业也在逐步发展，相继引进人才以求迅速发展，可面对如此规模庞大的毕业生，各企业所能提供的就业机会也是有限的，那么毕业生该怎么办呢？
2、2021年大学毕业生去哪里？
面临严峻的就业形势，许多同学担心自己的本科学历站不住脚，没有竞争力，因此选择继续读研，希望毕业后能有更好的就业前景；
python数据分析师的就业前景如何？
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。
如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：
第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。
第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。
第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的[_a***_]，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。
从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：
（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。
（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
请问以后想要就业数据分析量化分析行业，本科选数学与应用数学好还是选统计学好？
统计学，毕竟数据分析量化涉及的到的很多模型都是统计模型，统计学你本科学习就能接触到这些模型。我所知道的我们学校数学系和统计的修的课的区别大概是这样的：数分高代肯定是都要修的，数学系的教材会难一点，然后概率论，数理统计两个系都要学。不同点是数学系要学一些几何课，高年级的时候有偏微分方程，实变泛函，拓扑学等等，相对比较硬核。统计的话会学一些回归分析，非参数模型，多元统计等等比较偏向实际数据处理的课了。
所以我的建议是如果想做数据分析，特别是想本科或硕士毕业就工作，选统计学比较好一点。
当然如果你们学校统计系和数学相比实在太弱，也可以选数学系，这就需要你在完成数学学习的基础上多修一点统计课。其实我身边有很多本科数学，硕博转统计的，也不是不可以，只是个人认为统计思维还是很难培养的。例如我学抽样调查的课程时有数学系的同学也选了这门课，他在回答问题的时候的思维我们就不太能理解。
如何看懂基本面分析？
基本面是一个相对复杂的话题，深入起来可能不是一两句话说的清楚的，对于初学者我觉得可以先从以下几个方面由浅入深的学习，太深入你也消化不了。
一、实际控制人
这里我们主要看公司的实际控制人是私人老板还是国资控股，至于为什么，有句老话叫打狗也要先看主人，剩下的你慢慢体会。
二、看主营业务构成
想一眼就了解我觉得不太现实，提这个问题的本质就是懒。
想了解一家公司一定要做市调。从他的内部员工入手进行了解，从他竞争对手进行了解，从公司所在的行业进行了解。
如果觉得帮到你了，就关注一下，急时反馈
到此，以上就是小编对于求职行业分析怎么描述的问题就介绍到这了，希望介绍关于求职行业分析怎么描述的4点解答对大家有用。
