㈠ 數據分析師是不是和程序員一樣，是青春飯的工作
看你怎麼理解了，如果你的職業規劃是一直做技術方面，那就要不斷提高自己的技術，更新知識庫，切忌原地踏步，否則你是干不過年輕人的。
同時你也可以往管理層走，除了公司高層，數據分析師是唯一站在高處俯視全局的人。一家公司的各項工作，幾乎都可以在數據上直觀體現出來。強大的分析和思辨能力，使數據分析師擁有鷹一般的眼睛。深度參與公司的管理和商業行為，成為一個謀劃者甚至決策者，是數據分析師可以上演的逆襲。
㈡ 程序員可以轉行數據分析師嗎
許多程序員會覺得自己會編程、能開發，轉行數據分析師不成問題。一般來說，數據分析師可以分為兩個方向。一個是偏技術方面，在這一方面，各位程序員可謂是優勢十足。編程代碼，不成問題，也要著重提高自己的數據挖掘以及數據可視化能力，最重要的是要培養自己的數據思維，通過數據發現問題解決問題。
另外一個方向就是偏業務方面，這需要很強的業務理解能力。程序員小夥伴如果選擇這一方向的話，就需要加強對相關行業市場以及企業業務進行更加深入地了解，通過數據分析，幫助企業建立起統一的業務指標，發現企業運營中的問題，預測未來的發展方向並做出正確決策。
可以說，程序員轉行數據分析師的優勢還是很大的，但轉行之前，還是需要確定自己的發展方向，為將來做一個大體的職業規劃，才能朝著方向不斷努力。大家轉行找工作之前，先對照目標公司的招聘要求，看自己的實際能力是否與要求相匹配。
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㈢ 作為一個java程序員，該怎麼轉行做大數據分析師
我也做過好多年Java，去年開始也接觸了些大數據的架構。跟你情況類似。我的觀點是你可以去動手搭建一下，玩玩，其實並不像你想像的那樣高深莫測。都是些工具，我不太喜歡學如何用這些工具，只要能解決我要解決的問題，去用就是了。如果工具的實現感興趣就去看看代碼。工具本身怎麼用就是個fact，只是知道和不知道的區別。不要覺得做Java就比別人低一等。你一樣可以做的很出色。會用那些大數據工具也並不代表能力有多強
㈣ 數據分析師和程序員選哪個大四應屆畢業生,基礎比較一般從長遠來看應該如何選擇,往哪個方向發展
個人覺得應該選數據分析師。但企業對數據分析師的要求較高，不管是從學歷上還是從工作經驗上講。你是個應屆生，建議先敲個幾年代碼，積累下經驗，當然，中間需要不斷的充電，然後在轉向數據分析師。
㈤ 吉林化工學院的數學與應用數學好就業嗎謝謝！
如果不是教學方面的，數學專業的分配機制是比較復雜的，因為在中小型企業中很少有用純數學人才的。有些大型企業有需要也數量不多，下面就與數學專業有關的就業前景進行分析。
1、IT業職員：兼顧專業與職業發展需要
①就業分析：
數學與應用數學專業屬於基礎專業，是其他相關專業的「母專業」。該專業的畢業生如欲「轉行」進入科研數據分析、軟體開發、三維動畫製作等職業，具備先天的優勢。「在改進一個軟體的速度、效率，需要新的思想和方法方面，數學高手創新能力比一般計算機專業的學生還要強。」某知名IT公司工程師說。在一項針對IT行業230名成功人士的抽樣調查表明，其中200名屬於以數學專業或其相關專業為依託實現職業再選擇的人。
中國科學院院士王選教授在北大方正軟體技術學院開學典禮上，就告訴大學生：要成為一個合格的軟體人才，需要有「扎實的數學功底」，「嚴密的邏輯思維能力」。而嚴密的邏輯思維能力，來自於深厚扎實的數學功底。可見數學與應用數學專業是從事其他相關專業的基礎。
②代表職業：程序員
③薪酬情況：
多數人會從事的程序員工作薪酬水平差距很大。初級程序員的月入一般在兩千元左右，做到主管一級，月入可達到五六千元。
④案例：
成為程序員，我是迫不得已——二流學校，不願意畢業後回家鄉教初中數學，英語太濫考研無望，這一切讓我不得不把自己轉向軟體設計方面發展。畢業兩年了，雖然在待遇上經歷了漲落，但總體來說，我還是滿意的。畢業後我去一家公司應聘，當時一共三個人競爭這個職位。面試時，我們的表現都差不多。最後我勝出的環節在於，招聘方給出了一個資金管理項目問題，要求每個人都在思考後給出自己的設計方案，其中比較核心的一個問題就是要計算一個資金最小波動值的問題，給出的數據量相當大，對效率要求很高。對於整個程序的面向對象化的分析我們都沒出問題，畢竟這些東西在學校里是很重視的，而且不是真正的難點。然而到了最關鍵的問題時他們卡殼了，解決方案中要用到簡單的雙重循環、時間復雜度。只有我當時很快就給出了採取AVL樹的方案，並且利用高數推導作出了很詳細的效率分析和時空換算，並提出了引入匯編的方法。最後，我得到了這份工作。
2、商務人員：專業有優勢，職業前景好
①就業分析：
金融數學家已經是華爾街最搶手的人才之一。在美國，芝加哥大學、加州伯克利大學、斯坦福大學、卡內基?梅隆大學和紐約大學等著名學府，都已經設立了金融數學相關的學位或專業證書教育。盡管如此，在美國很吃香的保險精算師，很多都是數學專業出身。
除了保險精算師以外，由於經濟學也引入了數學建模，因此懂經濟原理的數學人才也被用人單位廣泛接納，還有國際經濟與貿易、工商管理、化工制葯、通訊工程、建築設計等，都離不開相關的數學專業知識。
②代表職業：保險精算師
作為一名精算師，不僅需要有扎實的數學基礎，能熟練地運用現代數學方法和數據對未來變化的趨勢做出分析、判斷，同時也需要具有堅實的經濟理論基礎，特別是對風險具有敏銳的洞察力和處理各種可控風險的能力。由普通的精算人員最終成長為精算師，道路漫長艱苦，一般要花上5-7年時間。
③薪酬水平：
目前在國外的平均年薪達10萬美元，國內目前月薪也在1萬元以上。4年以後，隨著人們對於保險認識的加強，保險行業的興起必然會需要更多的精算師。據預測，年收入應在12萬元至15萬元。
④案例：
畢業於上海復旦大學數學系的薄衛民，是國內通過北美精算學會考試的第一人。當年決定考精算師的動力只是想從考研的失利中尋找些許自信，沒想到一不小心給考上了。薄衛民用三年半的時間通過精算師的考試。薄衛民說，這樣的速度對於精算師的資格認證來說已經是最快的了。正常的都在七八年之間，而十幾年還未通過考試的例子也不少。
3、教師：需求大，待遇穩定
①就業分析：
據國家教育部預測，今後5年內，我國高中教師缺口達到116萬人，其中對數學、語文等基礎學科的教師需求量最大。廣東省許多市縣甚至出現數學「教師荒」。全國37個大中城市人才市場的統計分析表明，數學教師十分搶手。拓寬師資渠道，面向社會招聘教師，已成為教育人事制度改革的重要舉措。另外，美國近年來教師尤其是數學教師奇缺。以休斯敦市例，近年就從中國大連等城市招聘了一批數學教師，並幫助其全家居留美國。
家教業的逐漸興起，也為數學與應用數學專業畢業生提供了一條重要的就業渠道。由於數學家教對專業知識的要求比較高，家長不易操作或無暇顧及，於是聘請數學家教已成為許多家庭的必然選擇。有關家教專家對全國106個大中城市家教市場的調查統計表明，數學家教在整個家教中占絕對多數，達83%。另據有關專家預測，在未來5-8年以後，數學家教將會成為一種專門的職業而廣受歡迎。
google公司副總裁李開復提醒大學生們：「絕大多數理工科專業的知識體系都建立在數學的基石之上。學習數學知識可以培養和訓練人的思維能力。」大學課程只是給我們提供一個基礎。工作後知道這些知識既是必須的也是遠遠不夠的，大學給了我們一把打開世界的鑰匙，其實的奧秘需要我們在工作和實踐中逐漸探索。
數學與應用數學專業就業崗位包括：數據分析師、軟體工程師、數據分析專員、演算法工程師、數值策劃、數據挖掘工程師、德州銀行微小企業部統計崗、android開發工程師、數據分析員、軟體開發工程師、java開發工程師、java軟體工程師等等。
㈥ 數據分析師和程序員的區別
數據分析師是對數據進行分析
程序員是編寫程序
兩者目的不相同的。
㈦ 程序員和數據分析員一樣嗎
不一樣！
網路下「程序員」或「數據分析員」，會得到詳細的答案。
程序員（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序設計某個專業領域中的專業人士，或是從事軟體撰寫，程序開發、維護的專業人員。但一般Coder特指進行編寫代碼的編碼員。
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。
程序員的定義比較的准確，但是「數據分析員」的定義就有待商榷了。
因為我是做網站優化的，所以在網站運營中也會遇到很多「數據分析員」，但網站數據分析員，主要是依據網站自身數據，結合用戶行為、用戶行為，為網站提供數據支持。需要多搜索引擎優化有較深的了解。
㈧ 數據分析師需要學習哪些技能
① Excel工具對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。
②行業知識
對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結，這樣才能夠做好數據分析。
③SQL
sql是所有資料庫查詢的語言，而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。
④數據分析思維
如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢?一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
⑤統計學
一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。
㈨ 程序員和數據分析師哪個辛苦
程序員和數據分析師相比程序員辛苦。數據分析師是對數據進行分析，互聯網時代的數據分析師是藉助技術完成；程序員是編寫開發程序，需要自己完成，所以程序員和數據分析師相比程序員辛苦。