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데이터 분석가가 될 전망은 어떻습니까?

데이터 분석가라는 직위는 뚜렷한 시대적 특징과 엄청난 수요를 가지고 있다. 통계학과 학부생의 데이터 분석 능력을 키우는 효과적인 대책을 적극적으로 탐구하여 사회에 합격한 데이터 분석가를 제공하는 것은 중요한 연구 가치와 현실적 의의를 가지고 있다.

첫째, 데이터 분석가의 중요성 육성

(a) 데이터 분석가의 훈련은 국가 전략에 부합한다.

세계 경제 일체화 과정에 적응하기 위해 우리나라의' 프로젝트 데이터 분석' 전문 기술자 부족 상황을 완전히 바꾸기 위해 2005 년 4 월 산시 () 에 최초의 국가급 데이터 분석 사무소를 설립했다. 지금까지 베이징, 산시, 장쑤, 신장, 간쑤, 산둥, 절강, 상하이, 헤이룽장 등 14 개 성, 시, 자치구에는 약 80 개 프로젝트 데이터 분석 전문 기관이 있다. 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 빅 데이터 연구 플랫폼을 구축하고, 혁신 자원을 통합하고, "특별 계획" 을 구현하는 것이 각 성의 업무 중점 중 하나가 되었습니다.

(b) 데이터 분석가 고용 전망이 밝다.

오늘날' 데이터 원년' 으로 데이터 분석가들은 후한 대우와 존경받는 지위로 국제적으로 명성을 얻고 있으며' 시대' 잡지에서' 2 1 세기 가장 핫한 5 대 신흥업계' 로 칭송받고 있다. 오늘날 국내 데이터 분석 업계의 전문가 수는 매년 수천 자릿수 이상으로 빠르게 증가하고 있습니다. 같은 기간 각 업종의 빈자리도 거의 20 만 개에 육박했고, 향후 중국의 데이터 분석가에 대한 수요는 더욱 폭발적으로 증가했다.

데이터 분석가의 양성에 있어서, 외국에서는 이미 데이터 분석가를 국가 전략으로 삼았다. 세계 500 대 기업의 90% 이상이 데이터 분석 부서를 설립한 것으로 집계됐다. 빅 데이터 시대의 데이터 분석가에 대한 엄청난 수요도 고교의 열정을 크게 불러일으켰다.

둘째, 데이터 분석가의 전문적 자질 양성

각 주요 채용 사이트에서 데이터 분석가, 시장 조사 분석가 등의 채용 정보 수집 및 심층 분석을 통해 사회 고용인의 데이터 분석가에 대한 지식, 기술, 도덕적 자질에 대한 구체적인 요구 사항은 다음과 같습니다.

(a) 데이터 분석가의 직업적 결합

데이터 분석가는 다양한 업종의 데이터 수집, 정리 및 분석을 전문으로 하고 데이터를 기반으로 업계 또는 시장 조사, 평가 및 예측을 수행하는 전문가입니다. 실제 데이터, 프로젝트 상태 및 장기 통계를 기반으로 의사 결정 정보로 분석, 예측 및 전환하는 전문가입니다. 데이터 분석가는 대량의 산업 데이터와 과학적 계산 도구를 활용하여 경제학 원리와 수학 모델을 결합하여 과학적이고 합리적인 정량 분석을 할 수 있습니다. 데이터 분석가는 기업의 향후 수익과 위험을 예측하고 기업 관리 의사 결정을 위한 과학적이고 정량화된 분석 기반을 제공할 수 있습니다.

현재 데이터 분석가의 인증은 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 CDA 의 등록 데이터 분석가 협회가 대규모 데이터 및 클라우드 컴퓨팅의 추세에서 시작한 전문 약어인 CDA (등록 데이터 분석가) 입니다. 둘째, 프로젝트 데이터 분석가 (CPDA) 는 중국 상업연합회 데이터 분석전문위원회와 공신부 교육고시센터에서 인증한다. 인증서는 프로젝트 데이터 분석 사무소 설립을 신청하기 위한 필수 조건 중 하나이다.

(b) 데이터 분석가의 지식 요구 사항

다변량 통계 분석, 응용 회귀 분석, 시계열 분석, 계량 경제학, 경제 예측 연구 등의 통계 모델링 방법을 숙지하여 업계 통계 방법의 새로운 발전을 이해하다. SQL/oracle 데이터베이스에서 데이터 정렬, 쿼리 및 추출 방법 파악 관련 통계 소프트웨어를 능숙하게 사용하여 소프트웨어 운영 결과를 정확하게 해석합니다. 관련 업계의 비즈니스 지식 및 데이터 구성을 이해합니다.

(c) 데이터 분석가의 역량 요구 사항

정보와 데이터에 민감하고, 쓰기 능력이 뛰어나며, 연구 보고서를 독립적으로 작성할 수 있습니다. SPSS/SAS/Eviews 와 같은 통계 분석 소프트웨어를 능숙하게 사용하여 데이터 분석 또는 데이터 마이닝의 종합적인 기능을 제공합니다. 데이터베이스 스키마 및 데이터 스키마 파악, Excel/SQL 또는 Access 에서 쿼리 문을 사용하는 기술 및 지식, 데이터 처리 및 통계 모델 구축 능력 향상

(d) 데이터 분석가의 직무 책임

업계, 기업 관련 정보 및 데이터의 조사, 수집, 정리, 분석 및 게시를 수행합니다. 전문 조사, 연구 및 컨설팅 프로젝트에 참여하고 업계 분석 문장 및 연구 보고서를 작성합니다. 빅 데이터 심층 발굴, 예측 분석을 위한 관련 모델 구축, 관련 관계 파악, 내부 규칙 공개, 산업 및 기업 의사 결정의 근거 제공

셋째, 데이터 분석가의 교육 프로그램

육성 방안은 고등 교육 경영 이념의 집중적인 표현이다. 데이터 분석의 양성 특징을 강조하기 위해 통계학 전공은 데이터 분석 전문 요구 사항을 심도 있게 분석하여 데이터 분석가 양성 요구 사항을 충족하는 교육 과정을 마련해야 합니다.

(a) 훈련 목표

졸업 후 각 업종의 데이터 분석 분야의 전문가가 될 수 있도록 학부 교육에서 통계학 전공을 양성하는 목표, 즉 경제학, 관리학, 재무관리의 기본 소양을 갖추는 것이 목표다. 두 번째는 관련 산업 지식 및 회사 비즈니스 프로세스를 이해하는 것입니다. 셋째, 통계학의 기본 이론과 방법을 익히고 SPSS/SAS 와 같은 통계 분석 소프트웨어를 능숙하게 사용하여 데이터 분석 또는 데이터 마이닝을 수행할 수 있는 종합적인 능력을 갖추고 있습니다. 넷째, 데이터베이스 스키마 및 데이터 스키마 파악, Excel/SQL 또는 Access 에서 쿼리 문을 사용하는 기술 및 지식, 우수한 데이터 처리 및 통계 모델링 기능 다섯째, 나는 데이터 분석과 연구 보고서를 독립적으로 쓸 수 있는 강한 문자 공계를 가지고 있다.

(b) 커리큘럼 시스템 구축 원칙

본과 교육 단계에서 데이터 분석가를 양성하는 교과 과정 설정은' 세 가지 결합' 원칙을 관철해야 한다.

1. 다학과 결합. 데이터 분석은 다학과 다전공이 기업 의사결정에서 종합적으로 응용한 것이다. 우수한 데이터 분석가가 되려면 여러 학과에 정통해야 한다. 수학, 통계, 경제학, 금융학, 관리학, 마케팅 등의 학과에 관한 지식을 숙지하거나 이해해야 한다.

이론적 연구와 실제 응용의 결합. 고교는 일반적으로 비교적 성숙한 교육 실습 기지와 실습 기지를 가지고 있다. 이론 학습이 끝나면 학생들은 기업사업 단위나 금융 보험 등 업종에 가서 목표 실천을 하고, 관련 업종의 업무지식과 데이터 구성을 이해하고, 배운 지식을 활용해 데이터 분석, 독립 또는 협력을 통해 데이터 분석 및 연구 보고서를 완성할 수 있다.

직업 교육과 기술 자격 교육의 결합. 학습을 통해 학생들은 통계학 학사 또는 경제학 학사 학위를 받을 수 있다. 사회기술자격시험을 치르면 데이터 분석, 통계사, 조사분석가 등 전문기술자격증을 받을 수 있다. 이 둘의 결합은 학생들이 폐쇄된 캠퍼스에서 개방된 사회로 이동하고, 기술을 늘리고, 사회에 더 잘 적응하고 적응하는 데 더 유리하다.

(c) 커리큘럼 시스템의 기본 틀

전체 교육 과정에서 매 학기는 길고 짧은 두 학기로 나눌 수 있다. 짧은 학기 동안 취업과 관련된 기술 훈련을 목적으로 하는 단기 집중 실습 교육 과정을 설치하는데, 주로 재직 교육 과정이다. 장기 과정은 기초 과정, 오리엔테이션 과정, 종합 실습 과정 및 경력 개발 과정의 네 가지 시리즈로 나뉩니다. 관련 지식 통합, 교과 과정 구조 최적화, 실무 기술 강화, 직무 기술 훈련 등의 수단을 통해 교과 과정 체계를 구축함으로써 학생 데이터 분석가의 기본 기술과 소양을 양성하는 목적을 달성한다.

넷째, 데이터 분석가 개발 전략

(a) 교육 내용 통합 전략

교과 과정 체계와 교과 과정 설정의 전반적인 구축 하에 교과 과정 모듈화 사상에 따라 교육 내용, 교육 진도 및 깊이를 재편하고, 낡고 중복되는 내용을 제거하고, 이론과 실천의 결합을 강화하고, 종합 응용 능력을 키우는 내용을 늘리고, 교육 내용의 통합 최적화를 실현하다. 예를 들어, 응용 회귀 분석과 계량 경제학의 내용이 겹치면 응용 회귀 분석을 계량 경제학에 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 통계, 수학 통계, 계량경제학, 통계 예측, 의사 결정 등의 일부 과정은 반복적이며, 지식에 대한 진지한 빗질을 바탕으로 해당 교육 내용을 통합하고 교육 문서를 다시 작성해야 합니다.

(b) 실험 링크 설정 전략

전문 지식과 실제 문제의 결합점을 찾고, 현재 핫스팟의 어려운 문제를 분석하고, 실전 교육 내용을 풍부하게 하고 풍부하게 하며, 응용 배경과 실천 운동 효과를 지닌 실험 지침서와 과외자료를 작성하며, 실험의 구체적 고리, 목표 및 요구 사항을 명확히 한다. 각 실험 프로젝트에는 실험 특성, 실험 목적, 실험 요구 사항, 실험 내용, 실험 단계 및 결과 분석이 포함되어야 합니다. 모든 과정 실험 내용은 얕은에서 깊은까지, 차근차근, 실천교학 규범화된다.

(c) 소프트웨어 교육 준비 전략

학생들이 관련 통계 소프트웨어를 충분히 파악하고 적절한 소프트웨어를 능숙하게 사용하여 데이터 정리 및 분석을 수행할 수 있도록 통계 소프트웨어의 교육은 세 가지 수준으로 나뉩니다. 하나는 각각 SPSS 와 SQL 서버 데이터베이스 과정을 개설하는 것입니다. 두 번째는 교실에서 Lingo, Eviews, SAS 등의 소프트웨어 실험을 설정하는 것입니다. 셋째, Latex, R 등의 소프트웨어 과정을 단기간에 개설하고 종합적인 교육을 통해 계층형 소프트웨어 교육을 실시합니다.

(d) 실습 과정 운영 전략

학생들의 실천 능력과 취업 경쟁력을 강화하기 위해 단기간에 직장 예절과 소통 실천, PPT 제작, 통계 모델, 통계 조사 방법 및 실천 훈련, 사무 자동화 실습 등을 개설한다. 매 학기의 종합 교육에는 통계 프로세스와 분석 쓰기, 회계 실무 소프트웨어, 통계 분석 사례 등의 프로젝트가 포함되어 종합 실천의 전문화를 실현한다.

(e) 커리큘럼 디자인 전략 확대

풍부한 실무 경험을 가진 통계학자, 조사 분석가, 기업가를 겸직 교수나 교외 멘토로 초빙하여 교외 실천을 강화하다. 제 2 교실과 결합해 전문 교육과 결합하여 풍부하고 다양한 과외 활동을 전개하다. 동시에 대학생 통계 모델링 대회, 대학생 시장 조사 분석 대회, 대학생 수학 모델링 대회를 이용하여 학생의 종합 능력을 단련하여 직업 발전의 다양성을 실현하다.

동사 (verb 의 약어) 교육 데이터 분석가의 보호 조치

(a) 다양한 교육 자원을 통합하고 교육 효율성을 향상시킵니다.

자금의 보장이 없다면, 데이터 분석가의 훈련은 종이 상담병일 뿐이다. 따라서, 학교와 2 급 학원은 자금 투입을 설립하고 늘리고, 소프트웨어와 하드웨어 두 방면에서 대대적인 지원을 하여 자금 확보를 보장해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 학교명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 학교명언) 학교의 기존 자원을 이용하여 개방된 실험실과 실천 기지를 건설하여 데이터 분석가를 양성하는 좋은 환경을 조성하다.

데이터 분석가의 양성은 반드시 산학결합을 실시하고, 개방학교를 견지하고, 기업과 공동으로 양성해야 한다. 고교와 공업기업이 공동으로 인재를 양성하는 새로운 메커니즘을 세우고, 현재 고교 인재 양성이 공업기업의 수요와 단절되는 현상을 변화시킨다. 사회자원을 이용하여 합동학교, 공건 등을 통해 실천과 실험 기지를 건립하다.

(b) 교사 시스템을 구축하여 교사의 지도 역할을 강화하다.

학생 데이터 분석 수준을 높이기 위해 2 급 학원은 2 학년 입학 후 학부생 멘토제를 실시해야 한다. 대학 3 학년 때 이미 일정한 과학 연구 능력을 갖춘 학부생은 멘토의 지도 아래 데이터 분석과 관련된 각종 전문 경쟁과 혁신 실천 활동에 참가하여 데이터 분석 활동의 전 과정을 직접 체험하고 데이터 분석의 기본 기술과 혁신 의식을 높일 수 있다. 멘토의 전과정 참여와 지도하에 교내 종합 훈련, 교외 졸업 실습, 대학 4 학년 졸업 논문 집필을 완성하여 실훈의 전 과정을 효과적으로 감시하고 교학의 질을 보장하다.

(3) 모든 수준의 대중 조직을 최대한 활용하고,

제 2 교실 활동을 전개하다. 두 번째 교실은 교실 수업의 확장과 보완이다. 각급 군중 조직의 계획 배치 하에 인력과 물력의 투입을 늘리고, 제 2 교실과 제 1 교실에 대한 체계적인 고려와 설계를 하고, 규범화된 관리와 조직화 운영을 실시하고, 일련의 활동 계획을 세우고, 더 많은 방법을 통해 데이터 분석가를 양성해야 한다.

(d) 평가 메커니즘을 개혁하여 학생들의 학습 흥미를 불러일으키다.

평가는 교사와 학생을 지도하는 지휘봉이며, 대부분의 학생과 교사는 현행 평가체계의 지도하에 항상' 좋은 결과' 를 찾는다. 미래의 데이터 분석가를 양성하려면 학생의 학습 적극성을 강화하고 학생의 실천 능력을 높여야 한다. 각종 활동과 경로를 통해 학생들의 능력 배양을 강화하려면 과학적 평가 체계가 있어야 한다. 이를 위해' N+2' 과정의 평가 체계를 세워 학생의 능력 배양과 훈련의 전 과정을 추적하고 조사했다. 테스트와 정보 피드백의 결과는 교육과 훈련의 효과를 반영하고 학생들의 창의력 변화를 평가했다.

결론적으로, 프로젝트 데이터 분석 (사단) 사무소는 중국에서 빠르게 성장하고 있으며 정부, 금융기관, 기업의 결정에 점점 더 중요한 참고 정보를 제공하고 있으며, 성장과 발전의 여지가 양호하다. 정보 해양에서 효과적인 정보를 찾는 방법, 효과적인 데이터를 통해 과학적 결정을 내리는 방법이 특히 중요하기 때문에 데이터 분석가의 전망은 반드시 휘황찬란할 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 정보명언)

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