大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据职业规划访谈的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据职业规划访谈的解答，让我们一起看看吧。
大数据工程师好做吗？
谢邀。
我尽量用简短的文字描述一下大数据开发工程师（其他岗位我不没做过，不清楚）的工作日常：
大致分为数据拉取、数据清洗、数据落地（数据建模）、数据计算（离线和实时计算）、数据可视化处理（报表、接口等）、算法特征提取。
数据为王、这个词你应该不会陌生。大部分公司都有自己领域的数据，数据的用法不会有什么区别。为产品服务，也就是为用户服务。
这个行业现状：
工作强度较大（IT行业加班太正常不过了）
数据分析师就业前景怎么样？
数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不会被轻易替代。
数据分析师负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
无论是国内还是国外，数据分析师的人才需求都很大。
麦肯锡预测，2018年，美国的大数据工程师的缺口是20万人；国内的人才缺口的话，说几百万上千万的都有。
北京数据分析师平均工资： 2017年，10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
北京数据挖掘平均工资： 2017年，21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。
谢谢！
数据分析师多年来都很吃香。但是同行不同利、同业不同果。有的专业是看谁去做。如果你学的这个专业，你就要爱它，你爱它就会在实践中自学深造，你的前景不可估量。你不热爱它，你就会慢待它，这样就会：结果平平。无论什么专业只要你沉下去学习，都会出成绩。如果浮漂的学它，专业再好也是油花花。
首先，行业需求大。随着大数据时代的来临，各行各业对大数据人才的需求不断增加，大数据分析师更是被评选为“未来最具发展潜力的职业之一”。欧美国家上个世纪末就已经开始大量培养数据分析师，但是中国数据分析行业发展时间较短，目前分析师出现了供不应求的状况。基本上大一点的公司，特别是互联网公司，都会设数据分析岗位，比如企鹅智库。更不要说那些专业的咨询机构和数据分析公司，德勤、艾媒、易观，都是靠分析师的专业能力支撑着的。
其次，薪酬也不错。我认识的数据分析师基本月薪1w+，看准网上的分析师工资也差不多都有这么多，而且积累了多年工作经验的话，工资涨幅和发展空间也是很大的。
最后呢，信息时代每个人都要学会一点搜集信息的技能与分析信息的洞察力，就算你不是专业的数据分析师，数据分析技能也是可以加分的工作技能。如果想搞个副业或投资赚点小钱，数据分析也是不可或缺的。
如果题主真的有意向想往数据分析师方向发展的话，可以多看一些报告，考个数据分析师证。
谢邀！
数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，发展前景如下：
1，人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有[_a***_]销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。
3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。
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数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。
而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。
可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。
做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
大数据分析的前景好不好？
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据分析前景很好，如果是数据产品经理，那么前景更好。
很早以前的时候，是有访问员在大街上拦住过路人，要求他们填写问卷。还有电话访问员，打电话调查。但实际这种做法有很大的局限。因为拒访率特别高，很多人都不愿意接受***访。而且即使接受了***访，也未必说真话，或者一不小心说了***话等等，都会干扰统计结果。
后来，计算机互联网发达了，就有了大数据。通俗地说就是偷偷***集用户的行为，然后推断出用户的具体情况。这种方法更准确，而且用户不知道，阻力小。
应该说，这种大数据的方法是低成本，高效率的分析手段，以后会越来越广泛使用。虽然现在很多国家对***集个人数据的行为有所限制，说什么侵犯隐私等等，但是仍然有人用。至少在国内还是可以用的。前景不错。
欧盟已经立法，不经过用户同意就***集数据是违法的。不过这种表达不是很清晰。
暂且不管法律上的约束。反正通过***集数据，分析用户行为，生成调查报告，指导公司经营的手段，会越来越普遍。
大数据是一个朝阳行业，大胆去做吧。
无论是学术界的研究成果，还是互联网***展带来的数据爆炸，都预示着大数据时代的到来，与之相关的大数据分析的前景也会更加广阔。
大数据分析，简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
2018年3月，由工信部信软司指导，中国电子信息产业发展研究院推出关于大数据产业发展的测试、评估与动态分析v2.0版《中国大数据产业发展水平评估报告》，报告指出：
2018 年我国大数据产业发展的主要趋势有：
1、 产业将持续保持快速增长态势。预计 2018 年我国大数据核心产业规模将突破 5700 亿元。
2、 融合渗透效应向更深层次延伸。延伸方向既包括经济运行、社会生活等应用领域，也包括物联网、人工智能等关联技术。
3、 制造业数字转型作用日益凸显。以大数据驱动制造业数字化转型的新模式、新业态将不断涌现。
4、 技术创新仍是产业发展主基调。大数据领域核心关键技术将加速突破，跨学科、跨领域交叉融合技术研究将成为发展重点。
5、 产业集聚特色化发展态势逐步显现。国家大数据综合试验区建设的不断深入，一批省级大数据产业集聚区将进一步优化***配置、形成集聚效应、发挥辐射带动作用。
6、 产业生态体系迈入成熟完善阶段。大数据相关政策将加快落地实施，更多创新性政策将加快出台，大数据产业发展环境将进一步优化。
随着互联网、物联网、云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术的普及，众多企业开始进行转型，把信息化建设放在企业发展的首要位置。在信息化建设中，很多企业不清楚商业智能BI，这个商业世界中的新宠儿，在信息化建设中的位置如何。
关于商业智能BI的疑惑
商业智能BI在企业信息化建设中的效用，已经接受了市场的考验，获得了众多企业的认可，但是有些企业还是并不太清楚商业智能BI 在IT信息化中到底处于一个什么位置？有很多的疑惑。
商业智能BI任务 - 派可数据商业智能可视化分析
比如ERP里面不是也有商业智能BI分析报表吗？我的人力资源系统里面不是也有商业智能BI分析吗？你们讲的这个商业智能BI和这些系统的商业智能BI有什么区别？我已经有这么多业务系统，上商业智能BI每个系统是不是都要每个系统都要做接口开发，二次开发工作量是不是很大？等等，类似这样的问题还是有很多，这个说明我们的商业智能BI知识普及工作还没有做好，需要继续普及。这些问题，在之后的文章中我会详细的拆解，把每个点都单独给大家讲讲。
商业智能BI在信息化中的位置
那今天先讲下商业智能BI到底在信息化中处于一个什么样的位置，总体来说，商业智能BI位于所有IT基础信息化系统之上的那一层，它往下对接的是各种业务信息化系统的数据。
商业智能BI位置 - 派可数据商业智能BI可视化分析
从商业智能BI的视角企业的IT信息化我们大概可以分为两个阶段，第一个阶段我们叫做业务信息化，第二个阶段我们叫数据信息化。
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国***工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展***》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
科比在接受ESPN***访时表示讨厌数据分析，因为数字不能反映背后的逻辑，你怎么看？
在竞技体育当中，存在着势不两立的两个派系，一派坚持自己双眼所看到的东西来判断一个球星或者一支球队的伟大，而另一派则更加相信各种各样数据，来判断球员的个人能力，这两种判断方式没有孰对孰错之分，相反多角度来看一件事情更加容易接近事实，近日NBA***球星在接受***访时，就明确表态他非常讨厌数据分析，因为数据并不能完全表现真实的情况，正如科比所言，有时候数据并不能代表一名球员对于球队的作用！
NBA***球星科比布莱恩特被认为是继迈克尔乔丹之后，NBA最伟大的得分后卫，他在NBA征战了20个赛季，将全部的职业生涯奉献给了洛杉矶湖人队，而且带领湖人五夺总冠军奖杯，书写了属于他自己的紫金军团荣誉史！
但是科比在个人数据方面虽然亮眼，但是并没有像他印象当中的那样强悍，他职业生涯的场均数据为25分、5.2个篮板和4.7助攻，命中率和三分球命中率分别为44.7%和32.9%，远不如乔丹的职业生涯场均30.1分、也不如詹姆斯的场均27.2分。
但是在打铁榜上，科比却高居NBA历史第一位，对于科比而言，从冰冷的数据来看， 并不能体现出他的伟大，不能真实的反应出他在球场上攻防两端的统治力，这也是科比讨厌数据分析的原因。
正如科比所言，数据有时候能够体现出一个球员在场上表现的好坏，但是冰冷的数据并不能完全真实的反映出这名球员在场上遇到的情况，数据有一定的参考价值，但是如果完全去相信数据，那么久会被带入到一个错误的方向当中。
其实，科比之所以能够成为NBA历史上打铁最多的球员，这和他在奥尼尔离开湖人队之后，保罗加索尔加盟球队之前长期单核带队有着很大的关系，作为球队的主要得分手，在队友进攻不够稳定的情况下，科比只能够依靠个人的得分能力来帮助球队获得胜利，而且他在场上需要面对的是对方两人甚至是多人的包夹，依靠个人进攻威胁给队友制造出的空位得分机会，并无法真实的体现在数据之上！
数据对于职业球员而言，只是衡量他在场上表现的一个最基础标准，但是对于球员而言最重要的是球队的胜利和总冠军，就像威少连续三个赛季达成赛季三双，但是球队季后赛一轮游，让他的个人数据价值并不高，而科比虽然是NBA历史打铁第一人，但是五冠加身，奠定了NBA***球星的地位！
到此，以上就是小编对于大数据职业规划访谈的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据职业规划访谈的4点解答对大家有用。
