大家好，今天给各位分享新成立的数据资源局有发展前途吗的一些知识，其中也会对为什么不建议数据挖掘进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
本文目录
数据分析行业的前景怎么样
前华为员工，十年数据分析师，看了几篇回答实在想进来怒答一波
先说一句，千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划，觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的，其实吃人血馒头的自媒体大有人在；其次你要自己去调研，去找数据，找身边的例子，找企业了解，这才是对你自己的未来负责
话可能激进了些，但是我这几年几乎每天都会有人来问我想要转行数据分析，有工作20年的，有初中刚毕业的，你不知道他们受荼毒有多深......
好了不扯了，我再说数据分析行业。你知道自媒体运营吗？数据分析的情况跟这个差不多，尤其是偏业务的，也都是火了没几年，门槛又不高，不少人趋之若鹜，挤破头也要挤进这个行业，直到现在，整个数据分析行业（只说国内）表面上供小于求，实则水分特别高。
水分是什么？
一是企业，表面上看好像什么企业都想要数据分析，你要明白，你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众，现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设？其实你要问企业真的很需要吗？并不是。很多企业就是招了一堆人天天做报表，当取数机器。如果你想做的是业务分析师，情况就更惨一些了，在大多数中小型企业和部分传统企业中，业务分析经常是被老板说没价值的，时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。
二是求职者，主要是这个行业门槛太低了，换句说话，门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了，其实用excel做统计都算是数据分析，所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多，真正达到分析师高度的人很少很少，大厂企业争得抢的是这样的人。
说了这么多，冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的：
如果你想做运营类，数据分析都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。
另外一个就是就是研发型数据分析师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。
其实造成数据分析师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且数据分析的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做数据分析的人基本都会转做管理和运营。
其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈，技术已经做到头了，但是就数据分析来说，技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的，数据的坑纵深很大)，业务要更重要，再牛逼的技术，对业务没有赋能，被砍掉完全有可能，因为企业要靠业务来养，投入是要看回报的，不管是短期还是长期的。
研究生方向为图像处理，数据挖掘有可能会用到深度学习。请问有必要买一台GPU好一点的，笔记本吗
我是做深度学习的导师。
有必要，自己调程序或跑小网络、小数据时用。
跑大数据导师会配服务器。
别信云计算，费用绝对比自己配的贵得多。
新成立的数据资源局有发展前途吗
有很大的发展前途。随着数字化时代的到来以及人工智能、物联网等新技术的发展，数据资源越来越重要。数据资源局作为数据资源的管理和开发机构，将在数据挖掘、数据分析、数据共享等方面发挥重要作用，为社会和企业提供更好的数据服务，推动数字经济的发展。因此，数据资源局有着广阔的发展前景。
数据分析好找工作吗
水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的新成立的数据资源局有发展前途吗和为什么不建议数据挖掘问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
