职位分析

大数据领域就业和发展指南

假装没事ソ 提交于 2020-03-12 00:23:56
随着秋季校招落下帷幕,网上的各类招聘数据也已分布,大数据行业工程师以平均月薪11,600元领跑全国,成为“超高薪、高大上”的代名词。如果你学的是大数据相关专业,那么恭喜你,你的发展良机来了,如果你想要转行大数据也为时不晚。本文将利用从前程无忧招聘网站收集的7万多条大数据岗位招聘信息,分析当下大数据热门的就业和发展方向和技能需求,帮助相关专业在校生和想转行大数据的职场小白们找到适合自己的职业目标和发展方向,成为大数据时代的就业“新宠”,实现高薪梦想,走向人生巅峰! 数据说明: 一、前景光明的大数据行业 数据源:百度指数 《纽约时报》在2012年的一篇专栏中就曾称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。随着近年来互联网和信息行业的发展,数据量正在加速增长膨胀,人们越来越多的意识到数据对企业的重要性。从上图所示的“大数据”百度搜索频次可以看出,从2012年开始其搜索热度在全国范围内迅速增长,经历了2017年一个爆发年之后,至今仍不断受到广泛关注。 数据来源:中商产业研究院 随着国家大数据战略的实施和人工智能、云服务、物联网等产业的高速发展,我国大数据产业规模正呈现逐年增长趋势,预计到2021年将达到8000亿元。同时,从数据类型份额的角度看,物联网等极具活力大数据类型将出现大幅增长,为大数据企业带来了新的发展良机。

Excel 数据分析师岗位分析

江枫思渺然 提交于 2020-01-03 02:50:52
数据分析一般有五个步骤:提出问题,理解数据,数据清洗,构建模型,数据可视化。 一、提出问题 一切数据分析都是以业务为核心目的,而不是以数据为目的,因此,我们首先要明白的就是我们分析的目的是什么?也就是提出问题。本文主要分析以下几个问题: 1.不同城市对数据分析师的需求如何? 2.数据分析师的薪资水平如何? 二、理解数据 首先,我们先看一下columns的含义: city 城市 companyFullName:公司全名 companyId:公司ID companyLabelList:公司介绍标签 companyShortName:公司简称 companySize:公司大小 businessZones:公司所在商区 firstType:职位所属一级类目 secondType:职业所属二级类目 education:教育要求 industryField:公司所属领域 positionId:职位ID positionAdvantage:职位福利 positionName:职位名称 positionLables:职位标签 salary:薪水 workYear:工作年限要求 在提出问题阶段以及通过我们的思维导图,可以得出我们主要需要以下数据:city、industryField、positionName、salary、workYear。余下的数据: ①companyFullName

数据分析行业招聘职位分析报告--基于拉勾网

不想你离开。 提交于 2019-12-18 18:16:46
项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用,数据分析师也成为了各大企业的标配,那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢?本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现 「数据分析」 职位究竟 「钱」 景如何: 哪些城市更需要数据分析人才,除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜; 哪些行业更需要数据分析人才,薪资如何; 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样: 我工作%n年了,该拿到多少工资才不至于拖后腿了。 使用工具 Python/Tableau 数据获取主要使用 urllib/json 包,具体可参见文章 Python爬虫拉勾网 ; 数据清洗处理使用了 pandas 包,可视化使用了 seaborn 包。 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网,职位搜索关键词 「数据分析」 ,获取时间2018/3/8,字段解释如下: 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education 学历要求 companySize 公司规模 salary 薪资 positionId 职位编号 项目内容 导入所需包 import pandas as pd import seaborn as sns 主题/字体设置 设置图表主题; 指定字体解决图表中文显示为方块的问题。 sns.set_style('ticks',{'font

数据分析行业招聘职位分析报告--基于拉勾网

喜你入骨 提交于 2019-12-08 14:27:27
项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用,数据分析师也成为了各大企业的标配,那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢?本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现 「数据分析」 职位究竟 「钱」 景如何: 哪些城市更需要数据分析人才,除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜; 哪些行业更需要数据分析人才,薪资如何; 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样: 我工作%n年了,该拿到多少工资才不至于拖后腿了。 使用工具 Python/Tableau 数据获取主要使用 urllib/json 包,具体可参见文章 Python爬虫拉勾网 ; 数据清洗处理使用了 pandas 包,可视化使用了 seaborn 包。 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网,职位搜索关键词 「数据分析」 ,获取时间2018/3/8,字段解释如下: 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education 学历要求 companySize 公司规模 salary 薪资 positionId 职位编号 项目内容 导入所需包 import pandas as pd import seaborn as sns 主题/字体设置 设置图表主题; 指定字体解决图表中文显示为方块的问题。 sns.set_style('ticks',{'font

面试经验大全

坚强是说给别人听的谎言 提交于 2019-12-06 02:33:12
原文:https://www.zhihu.com/question/290543744/answer/636583214 1、请你自我介绍一下你自己? 回答提示:一般人回答这个问题过于平常,只说姓名、年龄、爱好、工作经验,这些在简历上都有。其实,企业最希望知道的是求职者能否胜任工作,包括:最强的技能、最深入研究的知识领域、个性中最积极的部分、做过的最成功的事,主要的成就等,这些都可以和学习无关,也可以和学习有关,但要突出积极的个性和做事的能力,说得合情合理企业才会相信。企业很重视一个人的礼貌,求职者要尊重考官,在回答每个问题之后都说一句“谢谢”,企业喜欢有礼貌的求职者。 2、你觉得你个性上最大的优点是什么? 回答提示:沉着冷静、条理清楚、立场坚定、顽强向上、乐于助人和关心他人、适应能力和幽默感、乐观和友爱。 3、说说你最大的缺点? 回答提示:这个问题企业问的概率很大,通常不希望听到直接回答的缺点是什么等,如果求职者说自己小心眼、爱忌妒人、非常懒、脾气大、工作效率低,企业肯定不会录用你。绝对不要自作聪明地回答“我最大的缺点是过于追求完美”,有的人以为这样回答会显得自己比较出色,但事实上,他已经岌岌可危了。企业喜欢求职者从自己的优点说起,中间加一些小缺点,最后再把问题转回到优点上,突出优点的部分,企业喜欢聪明的求职者。 4、你对加班的看法? 回答提示:实际上好多公司问这个问题