Intro
L'en-tête est élargi et la figure ci-dessous est l'indice Baidu de "Analyste de données". La période de recrutement de printemps annuel peut voir la position de la position.
Point de vue à long terme, la position de l'analyse de données est une tendance de la croissance. Mais les gestionnaires de produits de données et les produits de données, que ce soit dans l'indice Baidu ou WECHAT, "mots-clés ne sont pas inclus", dans cette perspective, le concept de fabricants de données semble être dans une phase relativement petite.
Donc, des problèmes sont naturellement venus, une telle position natale, quelle est la situation actuelle? Quelle est la différence que les analystes de données?
Si vous trouvez le problème des fabricants de données tels que ZHI, PMCAFE, etc il n'est pas difficile de constater que tout le monde répondra des perspectives subjectives: y compris la définition des gestionnaires de produits de données. Et le différence dans les analystes de données.
PMSALT sera interprété par un processus complet d'analyse de données (
Cet article, données et réflexion La méthode d'acquisition de carte est remplie):
):
Problème: Statut Quo du responsable des produits de Données de déchiffrement à grande échelle, observe l'ampleur des positions existantes, la demande de recrutement, les demandeurs d'emploi s'appliquent et analyse la pertinence du salaire. Dans le même temps, le gestionnaire de données est comparé aux analystes de données, ce qui est différent de l'observation. Un total de plusieurs dimensions:
Gamme globale:
Gestionnaire de produits de données, des analystes de données sur le travail d'emplois sur le site Web de l'embauche? Quelle est la différence entre la distribution urbaine? Quel est le statut actuel de la concurrence?
Recruteur:
Quels types d'entreprises sur le marché recrutent des fabricants de données ou des analystes de données? Quelle est la taille de la société dans le recrutement?
Quels sont les mots clés du titre du poste?
Rechercher:
Quelles sont les "expériences de travail", "éducation", "éducation", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences", "compétences"Comment le niveau de salaire des gestionnaires de produits de données? Quels facteurs peuvent être corrélés au salaire flottant?
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Selon la définition de la période antérieure, les données spécifiques requises pour notre analyse de données ont inclus les champs suivants:
Récupérer, des données mises en œuvre dans cet article le Code source de l'analyse, la version complète de la carte de réflexion, répondant aux "produits de données" dans le compte public, vous pouvez obtenir tout.
3 Traitement des données (voir Code source du traitement détaillé):
Les champs de la ville rampante doivent être traités sous forme de villes de niveau 1
Filtrer les données de la position des résultats de la recherche ne contiennent pas de mots-clés de position pertinents: le filtrage de données de données de données n'inclut pas "Data" + "Produit la position du gestionnaire", le filtrage de données d'analyse de données. Sortir la position sans "données" ou "analyse", garantissant que notre calibre de position correspond à la transformation définie
La transformation de l'étiquette de compétences est disponible au format des statistiques
.
L'expérience de travail est utilisée pour analyser la valeur de l'expérience de travail moyenne de l'analyse
4.
Processus de visualisation et d'analyse des données: pour la première question de la première étape
,
Point de vue du travail
Cet article monte 26 Données de recherche de la position urbaine, le filtrage n'inclut pas les postesAprès les données de mots-clés, les positions relatives aux données ont un total de 2 842 positions et 4 271 positions liées à l'analyse des données.
La demande de la position du marché pour les produits de données Top 3 est "Beijing", "Shenzhen", "Hangzhou"; Analyse des données Demande de la positionnement du marché Top 3 La ville est "Beijing", "Chongqing", "Xi'an".
Après avoir été noué dans les deuxièmes villes à trois niveaux, la position de l'analyse de données nécessite toujours, mais la demande d'emploi de produits de données est relativement grande! Selon le rapport de recrutement publié par le recrutement zhilian, "Beijing" à titre d'exemple, nous pouvons devoir estimer à peu près le nombre de volumes de réception de deux positions.
L'indice compétitif de 2019 de 2019 est de 45,1, à Beijing, le montant de la livraison de la reprise des produits de données est estimé à 258 x 45,1 = 11636. Le résumé de L'analyse des données est estimée à 619 x 45,1 = 27917.
La pression peut être considérée comme très intuitive. En bref, La rationalité de la rationalité de la ville de l'emploi et de l'accessibilité de l'accessibilité de l'opportunité d'emploi de données est évidente.
Deuxièmement, l'angle de recrutement
Selon le type de société, on peut le voir Les entreprises privées, les sociétés cotées, les sociétés cotées, les sociétés d'inscription, les produits de données et les postes d'analyse des données représentent sensiblement cohérentes dans différentes tailles d'entreprises.
2. Analyse de l'échelle de la société
de l'angle d'échelle de la société, un petit volume d'entreprises compte quelques entreprises de 1000 + plus grandes entreprises. Les produits de données et les positions d'analyse de données sont fondamentalement cohérents dans différentes tailles d'entreprises.
Essayez de choisir des PME privées + pour ouvrir les produits de données, les numérosSelon la porte de position de l'analyse.
3. Mots clés de titre de position
On peut voir que les mots-clés des données Gestionnaire de produits est autour du gestionnaire de produits, certains des mots-clés, notamment le commerce électronique, les grandes données, les déplacements
; les mots-clés de l'analyse des données entourent fondamentalement une analyse des données, certaines comprennent finances, fonctionnement de données, données Exploitation minière, Développement des données
. De plus, l'analyse de ce mot-clé de titre confirme également la précision des données que nous gravirons (base précise de l'analyse ultérieure).
Troisièmement, l'angle de travail
de La figure, on peut voir que près de la moitié des positions d'analyse de données sont "illimitées", et le nombre d'analyses de données requis par une expérience de travail différente est "Expérience illimitée" ,
"1-3 années " " 3-5 ans " on peut voir que des positions plus prononcées sont des gradies.
"3-5 ans" , ["1-3 ans" ,
"5-10" peut également refléter l'entrée du marché pour l'entrée du joueur n'est pas amicale, la demande de fabricants de données a tendance à avoir une expérience de travail de haut niveau.2. Exigences de l'éducation
de premier cycle. Combinée à l'expérience de travail, le seuil de base des analystes de données est destiné à une expérience illimitée de premier cycle
et Le seuil du gestionnaire de produits de données est quelques années après avoir obtenu son diplôme de premier cycle
.
3. Conditions de compétences
J'ai vu la différence entre les produits de données et l'analyse des données provenant de diverses compréhensions subjectives. Regardons réellement les étiquettes de compétences énumérées par le recrutement. Quelle partie est le gestionnaire de produits de données, qui correspond aux exigences des analystes de données.
[1L'image se trouve dans la balise de compétences de la position de produit de données, les compétences des plus 40, , les compétences essentielles du produit de données sont évidentes, telles que: Produit Conception, analyse de la demande, planification des produits, recherche utilisateur, analyse de la concurrence, analyse des données, gestion de projet, conception d'interaction, expérience utilisateur, gestion des processus métier .
Petite balise partielle Comprend:
La magie de la balise de compétences de la position
de l'analyse des données apparaît fréquemment 40 compétences
, les compétences essentielles des produits de données évidemment, telles que:Analyse des données, mines à données, traitement de données, base de données, titres (exigences verticales de l'industrie), opérations de données, entrepôts de données, mysql, stock, hadoop
.Petite balise partielle Comprend: SQL, algorithme, analyse stratégique, recherche utilisateur, développement de la base de données, python, ETL, Excel , etc.
À travers l'étiquette des compétences ci-dessus, il existe à la fois des compétences techniques, des compétences cartographiques et de nombreuses étiquettes de compétences douces, les demandeurs d'emploi peuvent répertorier les compétences énumérées dans le point de recrutement réel, Mieux vaut planifier votre propre pile de compétences. Nous pouvons constater que de nombreuses compétences dont il est juste besoin sont les capacités de base de la recherche d'emploi, et le reste peut être ajouté à la chasse au travail.
Si vous franchissez les compétences ci-dessus, vous pouvez constater que la communalité et la différence entre les deux: une partie est un produit de données, une analyse des données, tout le monde doit comprendre les données, comprendre le analyse, communiquer dans le même contexte, mais compléter différentes directions de développement et la direction de travail pendant les données. Les deux modèles de réflexion de données sous-jacents sont similaires, mais la couche d'application, la couche de méthode est différente. La différence entre le travail réel est également très évidente. 4. Niveau de salaire Le salaire statistique est pratique à calculer et le traitement suivant est effectué: Filtrer le salaire pour la "négociable"; en même temps, À la valeur initiale du salaire de position, il s'agit de la valeur intermédiaire de la gamme de salaires. Par exemple, la cible de 30K-40K à la pie-pied est de 35,5 000 engrenage.
Coffret Ville et salariaux de produits de données:
Coffre-ville et salaire des analystes de données:
La possibilité d'observer le nombre de positions urbaines dans les observations précédentes Il a été conclu que, lorsque la ville s'enfonce, l'opportunité de position est de moins en moins. Ensuite, le salaire montre également la même tendance. Cette règle peut être plus générale. Ou est-il: Le caractère raisonnable de la sélection de la ville de l'emploi et le niveau correspondant du paiement du paiement du travail de données est également évident.
Enfin, nous utilisons le modèle de régression linéaire RegPlot () dans SeaNorn, voir simplement la relation entre l'expérience de travail et le salaire, peut prédire audacieusement: expérience de travail le plus riche, le salaire est bien sûr , plus il est élevé. Ici, l'expérience de travail moyenne de la position est une variable indépendante et le salaire est dû à des variables. Nous supposons que les deux relations linéaires:
En dessin des courbes de régression linéaire, on peut constater que
avec l'accumulation d'expérience professionnelle, le salaire augmente également. Le gradient général du gestionnaire de produits de données est supérieur à l'analyste de données.Toutefois, dans la gamme d'expériences de travail en 4-10, la position d'analyse des données a un salaire de salaire, qui spécule due à la rare. Sexe mène sexuellement au salaire, en disant que demain est toujours très élevé.
Le seuil et le gradient sont élevés et l'analyste de données a un degré de développement élevé et le développement de carrière a un gradient relativement sain. À partir de la demande de recherche d'emploi, le seuil de saisie est élevé et les exigences de l'expérience seront plus élevées. On peut le voir dans le tableau d'expérience de travail de cet article. La plupart des fabricants de données sont de 3 ans et 5 ans.
Dans la gamme globale, que ce soit des produits de données ou une analyse de données, travaillez 0 ans - 2 ans restantsLe salaire de droite n'a pas été grandement et le salaire moyen peut atteindre 10 km + 2 ans plus tard (ce salaire est dans une société Internet de premier niveau est réellement faible). Travailler depuis 2 ans - 4 ans, 4 ans à 7,5 ans, ces deux étapes, le salaire augmente régulièrement et le salaire moyen est jusqu'à 20k + pendant 8 ans.
Je veux obtenir un salaire élevé, pour les produits de données, préféré Beijing, Shanghai, Shenzhen, Hangzhou en tant qu'employ de recherche d'emploi. Pour l'analyse de données, Hangzhou, Shanghai, Beijing peut être utilisé comme une ville de recherche d'emploi préférée.
Quelle position est sélectionnée? De l'étiquette de compétence de recrutement:
Produit de données à:
Analyse des données: une autre branche,
Si vous êtes bon à l'analyse des données, le traitement, l'exploitation minière, familiariser avec l'ensemble du processus, il est entendu que l'activité peut également appliquer Algorithmes s'intéressent aux grandes données; en même temps, les compétences difficiles ont maîtrisé SQL, Python et même Java et d'autres langues. Ensuite, envisagez des postes d'analyse des données d'emploi. Bien entendu, l'analyse des données segmentera, certaines peuvent être une analyse de l'entreprise partielle, à savoir une analyse des données commerciales, plus de temps et de transactions commerciales; certains peuvent avoir une exploitation minière du budget, ce titre est en réalité minière de données. Ces deux systèmes sont très grands. Tout le monde peut combiner cette étiquette de compétence Top40 pour développer la recherche.
En résumé, les produits de données et l'analyse des données, les deux sont similaires mais ont différents. Indépendamment de la fin du choix ultime, vous devriez pousser votre propre champ. Avec des énigmes. Enfin, veuillez continuer, utilisez indirectement les données sur la création "Créer", il y aura des possibilités infinies et des espaces de développement :)
Github : https://github.com/pATITMAN / PM-SEAR Source de données: Numéro public Réponse "Recherche d'emploi" Obtenez tous les données / données