在互联网盛行的今天，能够预测未来需要依靠更多数据支持，从数据的趋势和分析中，就可以把未来的发展动向掌握得淋漓尽致。在大数据背景之下，精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色，大数据从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
很多人对于大数据的职位体系不了解，一些对于想入门与大数据的人一直处于迷茫阶段，不知道自己该不该转行学习大数据，不知道自己是否要转大数据专业，这里就给大家分析一下。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、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。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
再说一下大数据工程师
一、如何成为优秀的大数据工程师
1.从能力上来分析的，首先大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们对未来天马行空的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。
2.其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，一般优秀的大数据工程师并不是科班出身，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。
3.大数据工程师需要具备行业的业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在，因此大数据工程师不能脱离市场。
二、大数据工程师的薪资待遇
真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多，薪资当然也就越高，大数据工程师的前景非常光明，在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快，在国内发展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐，在未来若干年内都会呈供不应求的状态，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。
因此企业经常高薪聘请大数据技术人才，这这样供不应求的情况下，数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月，大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等，随着人才缺口的增加，未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。
因此，大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首，远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。
