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年底收官 - 蒙城数据分析市场解析 1

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发表于 2018-12-28 19:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
最近数据分析火啊!有基础的,没基础的同学都想朝这方面转行;有水平的,没水平的各类相关培训都在如火如荼的进行中。可效果怎么样呢?乐观点说,可圈可点;悲观点说,就业人数有限。原因何在?年底了,收摊了,有点时间和大家聊聊.
1)数据分析整体就业市场如何
2)就蒙城而言,市场如何
这两个问题谈清楚了,才谈得上后续问题的讨论。

1)数据分析整体就业市场如何
就业市场目前看确实不错。但这种看起来良性健康的就业市场,既真实,有又炒作的味道。真实是因为,现在的商业决策完全处于经验的决定几乎绝迹,大家或多或少的依赖于数据,并且这种依赖越来越严重,呈几何级别的爆发,甚至可以说达到病态的依赖。给Stakeholders汇报,如果没有数据支撑,简直说不过去。
炒作是因为,数据分析的职能范围特别广,从收集数据,到数据的预处理,再到建模,后面还要做报表,汇报,零零总总。以前你可能会听到很多职位 ETL Developer, BI integrator, Data enginerring, Data analyst, Data Modeler, Reporting analyst......, 现在数据分析火了,就统称 Data Analyst, 当然职位就多了 - 相当于把以前好多职位并到一个职位来计算有多少职位。

2)就蒙城而言,市场如何。

天下之事,不患贫患不均。蒙城数据分析就业市场如何,那是要和多伦多,温哥华一起比较来看的。多伦多有2600个职位,蒙城有700个,温哥华有600个。多伦多是蒙城职位的4倍。就是说蒙城有1个Opening, 多伦多就会有4个。我刚刚做的搜索结果,详情见下
data analyst montreal.PNG data analyst vancouver.PNG data analyst toronto.PNG

这是否意味着蒙城的就业市场不如多伦多呢?这个问题分成三个方面
  • 初级职位,蒙城没有足够多的合适人选。就业比多伦多要好。在多伦多,一个初级职位可能会有30-40份申请,价格会压到和Labor工差不多。Bell, Roger, TD都在某种情况下开出过15刀一小时, 这种情况在蒙城是不可能的。因为没有那么多人选
  • 中级职位,差不多。
  • 高级职位,蒙城的大公司总部不多,据说以前很多。所以提供出的高级职位不多 - 由于职位供给不够,所以不好申请。

以上为我的一些简单分析。大家感兴趣,可以留言,我尽可能回答。如果有10个回应,我就接着往下写。祝大家新年快乐!下面是我花了1个小时录的VIDEO,帮助大家理清楚各分析类职位的区别



北美数据分析就业专家:培养初,中,高级分析师,就业率79.4%,领跑加拿大市场|零基础可学.100%拿到面试.
发表于 2018-12-31 11:34 | 显示全部楼层
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发表于 2019-1-2 13:34 | 显示全部楼层
说实在,我不太看好数据分析这行业的前景,近年炒的太厉害了。加上人工智能的热门,很多人一窝蜂的跑去学这个了。你去McGill 的 Reinforcement Learning,自然语言处理 还有data mining 课上看看,这种课前些年最多就几十个研究生在上,现在都是大课,几百人,都是研究生起步。研究生读个2-3 年毕业就出来找工作了。还不算polytechnique的,也是人工智能名校。未来几年会供过于求的。现在招data scientist 其实就是招人工智能研究人员。普通data analyst 工资不高,竞争还大(想想哪些没找到高端研究工作的人工智能方面的研究生,都会投一投普通ELT dev, 数据分析之类的工作保底。反而软件工程方面的发展反而落后了。 如果还没决定学什么,还不如学软件工程,比人工智能简单,毕业后工资也差不了多少。关键是现在还没什么人专门学这个。但随着大数据普及,软件工程的需求也会跟着涨,毕竟大数据的开发说到底还是软件开发。
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 楼主| 发表于 2019-1-4 10:37 | 显示全部楼层
蒙城数据分析市场解析 2 | 编程好找工作还是数据分析好找工作


大家好,我本来想第二篇谈其他问题,但是3楼的发言十分有道理,我就着他的思路,谈一下我的看法。我先引用一下他的发言如下
说实在,我不太看好数据分析这行业的前景,近年炒的太厉害了。加上人工智能的热门,很多人一窝蜂的跑去学这个了。你去McGill 的 Reinforcement Learning,自然语言处理 还有data mining 课上看看,这种课前些年最多就几十个研究生在上,现在都是大课,几百人,都是研究生起步。研究生读个2-3 年毕业就出来找工作了。还不算polytechnique的,也是人工智能名校。未来几年会供过于求的。现在招data scientist 其实就是招人工智能研究人员。普通data analyst 工资不高,竞争还大(想想哪些没找到高端研究工作的人工智能方面的研究生,都会投一投普通ELT dev, 数据分析之类的工作保底。反而软件工程方面的发展反而落后了。 如果还没决定学什么,还不如学软件工程,比人工智能简单,毕业后工资也差不了多少。关键是现在还没什么人专门学这个。但随着大数据普及,软件工程的需求也会跟着涨,毕竟大数据的开发说到底还是软件开发。






从大的就业方向来讲,和 IT 关联性高容易就业,这是毋庸置疑的,其实技工类,会计类的就业也不错, 只是技工类需要动手能力强,会计赚的不多;最悲催的是学个啥FINANCE, RISK, 精算啥的,听起来高大上,出来又考一堆CFA, FRM, 精算证书,然后就业还是没有下文。

IT的范围特别广,特别范,但无论如何,编程始终是最基本的功夫,想在IT以及相关领域混,不会编程是玩不下去。
  • 对于理工科同学来说,有可能的话,如果对编程不反感,软件工程师的确是个不错的选择,有1年功夫,可以转过来。
  • 对于学经济,管理,市场,...这类同学,转到软件工程的跨度太大,并且没有优势,转数据分析要容易很多

这其中有几点我来澄清一下

1 - 数据分析,不需要编程,会几个软件如 SAS, SQL, EXCEL就可以了 【大错特错】
我觉得以上观点,是严重误导。数据分析,毕竟是要对数据进行处理,怎么可能不需要编程呐?只是它要完成的工作单一,所以编程相对容易,难度远低于软件工程师。数据分析师的编程水平就像在家里做饭,能吃就行;软件工程师就是饭店里的厨子,要色香味俱全。负责任的说,想找数据分析的工作,光会个分析软件找不到工作。

2 - 大数据时代来临,数据分析工作会越来越多。【大数据和数据分析一毛钱关系都没有】
这是典型的虚假广告,类似于“保持身体碱性可以防癌“,“比特币很快取代占领金融市场”,都是些是是而非,骗不懂的人。大数据概念上并非仅仅指数据量大,还有其他方面 - 数据增长速度快,数据的形态负责。。。。实施层面,大数据的底层技术框架还没有FINANIZED, 各大机构都有自己的应用版本。就业方面,大数据更需要软件工程师【如3楼所言】,着重于数据的存储和传输。对于一个门外汉,大数据听起来平易近人,勾起每个人想学的欲望,也许换个词可以让你清醒一点 - 大数据的核心是“分布式并行计算 - distributed parallel computing". 听完这个词,非IT专业的童鞋们估计转身就走。


3 - 数据分析是AI, 是 machine learning, 是 data mining 【不尽然】
数据分析的工作范围,可以从前面的ETL,到DATA WAREHOUSE / DATA MART, 再到 OLAP, 再到报表REPORTING, 预测,整合,以及建模。只有建模是和这些高大上的词连在一起。数据分析,更像是商务逻辑和软件工程结合处的一个方向,只是这个分支相对于软件工程师要求更多的对商务逻辑的理解。比如一个优秀的软件工程师可以编程,但无法做Survival analysis, Churn analysi, predict customer value.......这些事是数据分析师的范围。这就引出了下一个话题

4 - 数据分析师需要什么素质
NO1 - 对特定商务逻辑的理解 - 你毕竟要分析某一类数据,不理解行吗?
NO2 - 对项目流程的理解 - 要和其他人协调工作的职位
NO3 - 掌握一门编程语言 - 这毕竟是个要和数据打交道的工作
NO4 - 掌握若干分析类工具 - 这可能是最基本的要求了

下面视频是我讲的关于初级和中级职位区别的录像




北美数据分析就业专家:培养初,中,高级分析师,就业率79.4%,领跑加拿大市场|零基础可学.100%拿到面试.
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