汽车金融行业大数据分析师，汽车金融行业大数据分析师招聘

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于汽车金融行业大数据分析师的问题，于是小编就整理了2个相关介绍汽车金融行业大数据分析师的解答，让我们一起看看吧。

请问大数据就业的方向都有什么呢？如何进行选择合适的机构呢？

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。在选择培训机构，可以从课程体系，师资力量，授课模式，学习氛围，性价比，就业等多个方面考虑，选择适合自己的机构。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。

常见的岗位：大数据产品分析专员、大数据客户分析专员、大数据市场分析专员、大数据运营分析专员、 证劵数据分析师、互联网金融分析师、大数据算法工程师、大数据可视化工程师、大数据分析工程师

线下结构的选择需要 综合对比以下几个方面： 课程内容，授课形式，师资背景，就业推荐，学完最重要的就是就业，机构能提供就业推荐的更好，综合以上几点，试听，对比价格，一定能选到适合自己的机构。

1、大数据开发工程师

分两种：

第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；

第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

2、大数据分析师

分两类：

一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；

另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

想成为大数据分析师，数学和统计学基础很重要，数据分析的方式通常有两种，一是统计分析，二是机器学习。

数据分析师就业前景怎么样？

不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

这里给大家举几个例子：

现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。

再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

可见，数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能，不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析，一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道，可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛，从事数据分析行业的工作，是顺应和引领潮流的一个明智之选。

到此，以上就是小编对于汽车金融行业大数据分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于汽车金融行业大数据分析师的2点解答对大家有用。