隨著信息產業的迅猛發展，大數據分析行業的人才需求量也在逐漸擴大。現在我國的IT人才都比較稀缺，同時這個人才的數量不斷的增加，不過大數據分析這個行業的人才確實是少，所以對于大數據分析的行業來說，市場的需求量還是挺大的。

很多公司都有自己的IT部門，而IT部門需要對企業自身的數據進行比較，如果數據量比較大的話，就需要對數據庫的管理做好準備，而大數據分析師不管在哪個崗位上來說，都是企業中重要的角色，因為大數據分析師能夠通過數據分析對企業未來發展方向有一定的參考作用，所以這就說明大數據分析這個行業的優點就是就業范圍廣。

一、大數據分析是什么?

對于一大部分想轉行做IT，做python的，都是沖著大數據分析來的，那你知道大數據分析的是啥嗎?你知道大數據分析的崗位職能分配情況嗎?

如果這些都答不上來的話，那就別追風口，如果盲目的跟風，只會讓你進來找不著北，到頭來，浪費自己的時間和金錢，還的回去干老本行。

大數據分析師的兩種崗位定位：

1、大數據科學家，Data Scientist，DS

2、大數據工程師，Data Engineer，DE

從這兩個單詞里，你就能看出端倪了，那接下來這兩者的區別，以及工作內容劃分是什么?AAA教育小編姐姐后面和大家分享一下，今天我們重點分析大數據分析就業前景：

二、大數據分析就業前景

當前大數據分析行業真的是人才稀缺嗎?未來人才缺口150萬，大數據分析人才最稀缺。先看大數據分析人才缺口有多大? 根據LinkedIn(領英)發布的《中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中大數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。

大數據行業未來會產能過剩嗎?AAA教育根據多年的行業經驗提出了三個理由：1、不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據“孤島”; 2、完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成; 3、大數據分析人才仍然極度匱乏。基于數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合數據資源，提供大數據技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。對此，AAA教育大數據分析團隊表示，第三方服務商提供的更多的是技術或平臺，大數據更多還是讓甲方公司獲益。大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：算法、計算平臺以及數據本身。第三方大數據創業公司在算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部并沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高，數據為王。

第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。說白了，數據為王。經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。

因為大數據分析人才稀缺，大數據分析從業者是技術性人才，然而高校培養出來的人才和企業所需的人才嚴重不符，導致大數據人才奇缺，因此一個熟練的大數據分析技術工程師，特別受用人單位的重視。所以職位高也就是一件正常的事情。

其實很多人都認為大數據分析就是風口上的豬，等風停了，這頭豬就重重的摔下來。其實并不是這樣的，大數據分析工程師是通用性人才，其不受行業發展的限制，而且也不受年齡和體力的影響，就像醫生、律師一樣，年紀越大，經驗越豐富，也就越值錢。

大數據分析人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪個行業發展快，就可以去哪個行業，更大程度地提高了人才價值而降低了職業風險。

一般從事信息產業的企業大都集中在高級寫字樓內或國家級或省級軟件科技園內。工作環境優越，生活設施完善，同行業人才聚集，有利于建立廣闊的人脈，為自己的事業奠定穩固的基礎。

大數據分析三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。從上文中我們可以看出，未來十年大數據行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大數據的發展而產生。各行業的生態產業鏈都將聯系在一起，大數據的發展前景是非常大的，所以大數據分析培訓就業在目前看來是非常靠譜的，AAA教育致力打造高端大數據分析人才，想學大數據分析的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想插上翅膀。

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