“十四五”规划和2035年远大目标纲要提出“加快数字化发展，建设数字中国”，要求“充分的发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深层次地融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”。
在这一背景下，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等一批新产业新业态应运而生，数字人才作为创新驱动的核心要素，成为下一阶段中国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力。
全国各地先后印发了推进职业技能提升政策，旨在推动人才职业技能培养，并鼓励开展职业技能培训和评价取证。
数据分析行业市场规模逐步扩大，预计 2025 年我国大数据产业规模将突破 3 万亿元。国家通过政策引导、人才教育培训、行业规范、地方支持以及资产金额的投入等多方面措施，为数据分析师职业的发展提供了有力保障。这些政策不仅促进了大数据产业的规范化发展，也为数据分析师的职业前景创造了良好的环境。未来，随着政策支持力度的进一步加大，数据分析师将在数字化的经济中扮演更重要的角色。
大数据分析师是指运用先进的数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，对海量数据来进行采集、清洗、处理、分析，从中提取有价值的信息，为企业决策、业务优化、产品创新等提供数据支持与决定依据的专业人才。他们可以将复杂的数据转化为直观、可操作的见解，助力企业在激烈的市场之间的竞争中抢占先机。
1、数据采集与整理：从各种数据源，如数据库、网络爬虫、传感器等，收集海量数据，并对数据来进行清洗、去噪、整合，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续分析工作奠定基础。
2、数据分析与建模：运用统计分析方法、数据挖掘算法和机器学习技术，对整理后的数据来进行深入分析。构建数据分析模型，如预测模型、分类模型、关联规则模型等，挖掘数据背后的规律和趋势，发现潜在的商业价值。
3、数据可视化：将分析结果以直观、易懂的图表、图形等形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。通过数据可视化，帮企业管理层和业务人员更好地理解数据，做出科学决策。
4、报告撰写与汇报：根据数据分析结果，撰写详细的数据分析报告，包括数据背景、分析方法、结果呈现、建议与结论等。向企业内部有关部门和领导进行汇报，提供决策支持，并解答疑问。
5、数据监控与优化：持续监控数据指标，及时有效地发现数据异常和业务问题。依据业务反馈和新的数据需求，对数据分析模型和办法来进行优化和调整，确保数据分析结果的有效性与时效性。
(1)人才缺口：未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需要远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会慢慢的大，缺的人多了，自然好就业。
(2) 职位薪资：普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
(3) 行业前景：未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。
(4) 实际问题：企业需求，BAT，滴滴，今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均在40万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来工作前途自然不言而喻。
(5) 总结：大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易！可以说，未来的大数据工作，就从另一方面代表着高工资，稳定，广泛的职业使用度、优越感。
互联网企业数据分析师：在阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头企业，负责用户行为分析、产品运营分析、市场趋势预测等工作，为企业的产品优化、经营销售的策略制定提供数据支持。
金融机构风险分析师：在银行、证券、保险等金融机构，运用大数据分析技术进行风险评估、信用评级、欺诈检测等工作，保障金融机构的稳健运营。
传统企业数字化转型顾问：为制造业、零售、能源等传统行业提供数字化转型咨询服务，帮企业建立数据驱动的决策体系，优化业务流程，提升企业竞争力。
数据分析平台研发工程师：参与大数据分析平台的研发工作，开发数据采集、处理、分析、可视化等工具和功能，为企业和数据分析人员提供高效的数据分析平台。
自主创业：凭借自身掌握的大数据分析技术和行业经验，创办数据服务企业，为客户提供定制化的数据分析解决方案，实现创业梦想。
2、信息化企事业及大数据产品企业管理的人、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院有关人员等。
经培训并考试合格者，予以颁发相应等级的“大数据分析师”专项技术证书，该证书不仅代表了个人在信息技术领域的专业能力，它能够在一定程度上帮助企业和政府部门更好地了解技能人才的情况，为招聘、培训、评估和管理技能人才提供支持。证书还可当作部分企业和事业单位用人、内部评级、绩效评定、招投标加分等参考材料之一。
