数据分析专业在香港多吃香?
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数据分析专业在香港多吃香?

2020-04-17...

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在如今这个时代,Data人才成为各行业刚需,据IAPA调查报告,香港Data人才年薪达40万港币。

据Glassoor数据显示,数据相关类岗位的平均年薪高达近13W美金!入门级Data Analyst也有近7W美金的薪资。



前段时间,PwC官方宣布实施一个名为“New worl. New skills”项目,在接下来的4年时间,PwC将投入30亿美元,用于培训全球276,000名员工的数字化技能的提升。是的,即使是以会计、审计、咨询为主要业务的四大,也开始向数据转型,不会数据分析的人将被淘汰。


1、各行各业都在抢占数据人才

数据分析究竟有多火?以咨询行业为例,麦肯锡设置名为CKC的机构,专门负责数据分析。不光是在澳洲,即使是回到国内,数据人才依旧是各行业哄抢的对象。今年年初,BCG落户深圳,甚至专门建立Digital Ventures、Gamma和Platinion等新的业务团队,聚焦咨询数字化转型。


事实上,数据分析人才已经受到全行业的哄抢。PwC、麦肯锡、高盛、eBay都在招揽数据分析人才。



花钱请数据分析师,等于要求一个小PM(项目经理), 懂产品+会沟通+能写报告!所以其实可以速成的是数据技能,不能速成的是懂产品+写报告技能,数据岗位其实是不限制专业,但是确实更加偏好:统计!精算!CS(计算机人人爱)!



2、目前数据分析的热门学习工具 

Tableau

Tableau,通俗来讲,是一款数据可视化的工具。它能够将枯燥的数据变化成为简单直观的效果图,比如下图这样:


目前,各大投行、科技公司已开放2020秋招,其中相当多的数据岗标明候选人需掌握Tableau技能。而且掌握Tableau,你不光能找到数据分析类岗位,同时还能找到BI类(商业智能)岗位。BI类工作机会的Title有:Tableau Developer、BI Analyst 或BI Developer。其中,Tableau Developer的薪资甚至能达到$112,287!



Python

简单来说,Python是一门编程语言,也是数据分析必备语言之一。对于起步阶段的同学来说,其实不必会很多工具,用好一种就行:Python/SQL/R, 任君挑选。不过Python有多热门,看看薪资就知道了,根据gooroo.io的统计,掌握Ruby、Python、C++的人薪资最高。


Python纯入门并不是很难,在了解Python 的基本语法和功能后,就可以尝试实现一个mini project 了,比如利用Python做完原本需要耗费大量人工时才能完成的审计底稿合并工作,这也会帮助你在面试中有话可说。这里推荐大家招聘面试官会认证的课程证书以及基础数据技能:

Coe Acaemy | Python programming 

Coursera | Python for everyboy




3、数据岗位高频面试题

数据挖掘与数据分析的区别

区别在于数据分析是针对个别属性的实例分析,并提供值范围,离散值及其频率,空值发生,数据类型,长度等信息。而数据挖掘是重点关注聚类分析,异常记录检测,依赖关系,序列发现,多个属性之间的关系控制等。


如何处理可疑或缺失数据

准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息,如失败的验证标准以及发生的日期和时间,有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性。应该找出无效数据并用验证码替换,对缺失数据进行处理,使用最佳分析策略,如删除,单一插补方法,基于模型的方法等。


列出清理数据的最佳实践

首先按不同的属性排序数据,对于大数据集,逐步清理并改进数据,直到获得良好的数据质量;对大型数据集,可以先将其分解为小数据集,使用更少的数据将增加迭代速度。


要处理常见的清理任务,请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值,或者正则表达式搜索和替换,消除所有不匹配正则表达式的值。最后分析每列的汇总统计数据(标准差,均值,缺失值的数量)。注意:保持对每一个清理操作的跟踪,以便可以根据需要更改或删除操作。


大数据时代,数据分析早已成为能够帮助管理者和企业做出正确决策的必备法宝。既懂业务又懂数据的人才,才能成为就业市场上的香饽饽!


更多关于香港开设数据分析专业的高校以及就业信息,欢迎垂询我们获得哦!

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