為什麼資料分析師是2023年的重大人才缺口?

2021-08-04 07:28:04 字數 696 閱讀 4162

資料正在為企業創造前所未有的增長和盈利機遇。

在過去十年裡,先進的資料技術和強大的分析工具使企業經營者能夠從他們的資料資產中獲益匪淺,但他們大多只是觸及資料潛力的皮毛,而資料科學讓企業可以前所未有地充分利用那種潛力。

麥肯錫(mckinsey)在2023年發布的乙份特別報告**,全球商界會在接下來的十年裡感受到資料科學人才嚴重匱乏的痛苦,尤其是缺少能夠從大量靜態和動態(實時)資料中提取有優勢情報的「150萬名分析師」。

這一**正在成為現實,要讓企業和高等教育機構認識到資料管理的重要性,乙個比較重要的措施是讓整個行業能夠通過一些就在幾年前還不那麼了解的方式來解決人才缺口。

資料科學行業將在2023年繼續面臨劇變,但也會帶來更多的增長和更多的可能性。

資料科學的力量

想知道資料科學為什麼對企業成功至關重要,必須了解以下幾個先決條件:

資料科學能夠在必要的時候和必要的地方,為企業問題提供準確的解決方案。

相比人類的直覺和經驗,資料科學能夠更加準確地**未來。有了資料科學,企業就不必再憑空猜測了。

強大的智慧型裝置和先進的分析平台已經使客戶追蹤成為現實。實時客戶資料獲取有助於提供準確的答案。

有鑑於此,我們也就不難明白,資料科學為什麼將在這個關鍵時刻經歷一場全球變革。遏制資料科學發揮力量的科學和技術侷限性正在逐漸消失,資料管理行業將發生重大變化,席捲2023年的全球資料科學實踐。以下是關於資料科學行業明年將何去何從的幾個**。

為什麼資料分析師要用產品思維?

資料分析的目的決定了不同的方式方法,出發點永遠是如何指導工作,無論是最基礎的了解現狀及趨勢,還是機器自動學習的演算法改進,永遠如此。在我看來,資料分析不是一項工作,尤其不是從後台取個資料,做個圖表的工作,而是乙個產品,能夠滿足某種實際工作需要的產品。比如資料指數系統,用來指導運營工作,讓運營的同仁能...

資料分析師需要學習什麼?

大家都知道,現在有很多人想成為資料分析師,資料分析師需要學習很多的知識,這是毋庸置疑的,但是對資料分析師需要學習的課程不是很了解,一般來說,資料分析師需要學習很多的知識。對於資料分析師所要學習的課程來說需要分為技術學習 統計理論 表達能力三個層面進行學習,這些層面是資料分析的大體內容,在這篇文章中我...

小白資料分析師學什麼

1理解需求 知道要什麼,才能考慮怎麼做 2獲取資料 資料庫sql技能 網路爬蟲 簡單的分析師做,複雜的技術部門 3資料預處理 缺失 異常 異構 excel 處理資料量不大,不能處理太多複雜字元結構 sql 資料量大結構簡單 python 結構複雜資料 大資料平台hadoop spark 資料量特別大...