大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于數(shù)據(jù)分析師本科的問題，于是小編就整理了2個相關介紹數(shù)據(jù)分析師本科的解答，讓我們一起看看吧。

未來想從事數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)挖掘）本科應該選擇什么專業(yè)？

如果只是從事數(shù)據(jù)分析或挖掘工作，本科現(xiàn)在有數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)，內(nèi)容綜合數(shù)學，統(tǒng)計，計算機相關課程，不需要讀研究生，基本能勝任數(shù)據(jù)分析工作。

以前沒有數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術本科專業(yè)，學生可讀應用數(shù)學或統(tǒng)計專業(yè)，也可從事數(shù)據(jù)分析與挖掘。

但要從事大數(shù)據(jù)工程，最好讀個研究生，選計算機相關方向?qū)I(yè)，可以深入理解大數(shù)據(jù)理論，未來從事大數(shù)據(jù)平臺工程的相關開發(fā)。

現(xiàn)在工作崗位有個門檻問題，所以還是要讀研究生。研究生沒有大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)科學一級學科，只能讀計算機科學與技術一級學科下的大數(shù)據(jù)挖掘或信息處理等方向?qū)I(yè)；或統(tǒng)計學一級學科相關專業(yè)，專碩可讀應用統(tǒng)計專業(yè)大數(shù)據(jù)處理與分析方向。

以上計算機學科下的數(shù)據(jù)挖掘偏計算機代碼，以大數(shù)據(jù)工程與數(shù)據(jù)挖掘為主；統(tǒng)計學科則以數(shù)據(jù)處理與分析為主，一般不從事大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)架構工作。

單純的數(shù)據(jù)分析與挖掘，職業(yè)生涯不會很長遠，很多跨專業(yè)的人也在搞數(shù)據(jù)分析，一個python/r/excel就能應付很多，數(shù)據(jù)分析科班出身的核心競爭力優(yōu)勢不是特別強（除非你的數(shù)據(jù)處理模型能力突出，有統(tǒng)計學習或機器學習技術）；

個人建議兼修計算機技術，比如數(shù)據(jù)庫技術，java語言，分布式存儲與計算等方面的技術，最好能從事大數(shù)據(jù)工程，掌握大數(shù)據(jù)平臺技術，能上能下。

題主問本科選擇什么專業(yè)，不知道樓下貼點代碼什么意思（湊圖湊字數(shù)嗎？）。數(shù)據(jù)分析是要掌握數(shù)學，統(tǒng)計，編程，甚至運營，管理科學的相關知識，綜合性比較強，那來看看什么專業(yè)比較對口。

新時代的數(shù)據(jù)分析師，必然少不了和大數(shù)據(jù)概念產(chǎn)生融合。我最為關注的是，新開設的大數(shù)據(jù)類專業(yè)，其定位就是眾多學科與統(tǒng)計學交叉產(chǎn)生的新工科。2017年新增了不少院校，比如南京財經(jīng)大學的【大數(shù)據(jù)管理與應用】，人大，同濟大學等的【數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術】，同濟大學的數(shù)學本身也很強的吧，我本科學習的高數(shù)教材就是同濟大學編寫的。看介紹，該專業(yè)復合型完全符合數(shù)據(jù)分析師的能力要求。

從新聞上看，目前已有35所高校申報了大數(shù)據(jù)專業(yè)，其實大數(shù)據(jù)工程師平常寫的代碼就不是開發(fā)軟件，也不是開發(fā)應用系統(tǒng)，符合題主意思。

其他相關專業(yè)還有【數(shù)學與應用數(shù)學】，【統(tǒng)計學】，【計算機科學與技術】，按道理計科已經(jīng)排除在外，其他的學科相比大數(shù)據(jù)專業(yè)高下立判。

注【數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術】專業(yè)代碼080910T，更有一些報道中直接叫做數(shù)據(jù)分析專業(yè)，可見一斑。

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數(shù)據(jù)分析是專業(yè)性相對較高的工作崗位，未來要想從事數(shù)據(jù)分析工作不僅需要扎實的數(shù)學基礎，還需要了解數(shù)據(jù)分析的方式方法。

與數(shù)據(jù)分析關聯(lián)密切的專業(yè)有統(tǒng)計學、計算機、大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)科學）、數(shù)學以及經(jīng)濟學等專業(yè)，這些專業(yè)對于數(shù)據(jù)的理解各有側重，下面做一個簡單的分析：

數(shù)學是基礎學科，未來發(fā)展的彈性比較大，但是需要補學的相關專業(yè)知識也比較多。數(shù)學專業(yè)未來可以從事計算機、統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)、人工智能等方向，可以說數(shù)學是現(xiàn)代信息技術的基礎，掌握扎實的數(shù)據(jù)知識會有一個非常廣闊的發(fā)展空間。

計算機學科是信息化時代的代表學科，數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）是計算機專業(yè)的常見方向，目前大量從事數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）的專業(yè)人才都是計算機專業(yè)畢業(yè)的，計算機專業(yè)不僅有扎實的數(shù)學基礎，同時計算機專業(yè)對于工具的使用也有系統(tǒng)的培養(yǎng)過程。

統(tǒng)計學一個重要的工作就是數(shù)據(jù)分析，通過對數(shù)據(jù)分析得出各種結果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律從而指導決策，可以說數(shù)據(jù)分析是統(tǒng)計學的核心內(nèi)容之一。統(tǒng)計學與計算機的結合一直就比較緊密，因為現(xiàn)代統(tǒng)計學要通過計算機技術來進行呈現(xiàn)，而統(tǒng)計學、計算機和數(shù)學的結合就成為了大數(shù)據(jù)的基礎，所以大數(shù)據(jù)專業(yè)在做數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）方面具有天然的知識結構上的優(yōu)勢。

對于大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)分析師來說，掌握一定的編碼知識對于數(shù)據(jù)分析任務來說幾乎是不可避免的，因為大數(shù)據(jù)的時代特征造就了數(shù)據(jù)的諸多特點，包括數(shù)據(jù)量大、結構多樣性、價值密度低、速度快、真假難辨等等，這些特征如果采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法顯然不能充分挖掘出數(shù)據(jù)的價值，通過機器學習等方式來進行數(shù)據(jù)分析是當前的流行做法。

數(shù)據(jù)分析專業(yè)并不需要做功能全面的編程工作，并不需要去考慮程序的系統(tǒng)級問題，比如并發(fā)、分布式、資源調(diào)度等等內(nèi)容，只需要能通過算法設計和實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律就可以了，從這個角度來說，數(shù)據(jù)分析師的任務跟程序員還是有本質(zhì)區(qū)別的。

目前使用Python做數(shù)據(jù)分析是比較常見的做法，Python有豐富的庫可以方便各種數(shù)據(jù)分析，同時也能把結果比較直觀的呈現(xiàn)出來。看兩個Python的小例子：

數(shù)據(jù)分析是進行大數(shù)據(jù)價值化的重要渠道，所以數(shù)據(jù)分析未來的發(fā)展空間還是比較大的。

數(shù)據(jù)分析師的三大基本功分別是統(tǒng)計學，計算機編程和業(yè)務理解。從這三個角度去理解。

第一種：大數(shù)據(jù)類：大數(shù)據(jù)科學與技術、大數(shù)據(jù)管理（這個專業(yè)是屬于管理科學里的，有的大學“信息管理大類”中專業(yè)分流可能包含）。

第二類：統(tǒng)計學類：經(jīng)濟統(tǒng)計學，金融統(tǒng)計學，應用統(tǒng)計學，生物統(tǒng)計學…各種統(tǒng)計學都行。

第三類：數(shù)學類：數(shù)學與應用數(shù)學，金融數(shù)學等。數(shù)學好的同學，學統(tǒng)計比較快。

第四類：經(jīng)管類：計量經(jīng)濟學，金融工程，精算甚至財務會計。經(jīng)管類的優(yōu)勢是業(yè)務理解，劣勢是編程較弱，可以自學或者輔修。

第五類：計算機相關的：電子商務，信息管理與信息系統(tǒng)。

應屆生求職數(shù)據(jù)分析師，碩士起步。所以在選擇本科專業(yè)時，也要充分考慮讀研究生的可行性。國內(nèi)外的研究生都行。

我是大學就業(yè)中心的老師，如果覺得解答有用，歡迎關注我的頭條號。有關大學專業(yè)，就業(yè)，職業(yè)規(guī)劃等疑問歡迎交流。

想轉(zhuǎn)行學技術，學習前端開發(fā)好還是數(shù)據(jù)分析比較好？

我們從前端和數(shù)據(jù)分析的前景來看一下，這兩個技術的市場需求量。之后再來了解一下前端所需的知識點以及數(shù)據(jù)分析所需的知識點來看看題主更適合學習哪門技術。

先說大趨勢，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的飛速，不進去大數(shù)據(jù)和人工智能很火。前端也是十分熱門的，還記得那時候朋友圈紛紛轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)易的H5嗎。特別是谷歌、YouTube、FireFox等大型的企業(yè)紛紛將實現(xiàn)都轉(zhuǎn)到了H5上面。

根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國的H前端工程師人口缺乏到10多萬。從這個數(shù)據(jù)看到前端工程師也是非常有錢途的。

前端的崗位主要是利用HTML、CSS、JavaScirpt、DOM、Flash等各種web技能結合產(chǎn)品的界面開發(fā)，著作標準話是純手工代碼，并且增加了交互功能。下面來看一下前端需要學習的知識點：

數(shù)據(jù)分析的應用領域是很多的，不僅僅是在金融、交托、電商、醫(yī)療、政府、傳媒、安防、電信，教育等等都是有一席之地的。現(xiàn)在但凡是轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)公司的話，都會比較重流量，重視流量的話，就會有數(shù)據(jù)分析師的一席之地；很多人不要入坑了未來會被取締。首先技術還是技術，數(shù)據(jù)的重點不僅僅在于數(shù)據(jù)本身，更是在于后面的分析。

用戶行為數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的流程和應用領域如下：

所需知識點有幾個階段，不過數(shù)據(jù)分析選擇這個崗位之前，要選擇入門語言。是Python還是Java都是可以像數(shù)據(jù)分析方面發(fā)展的下圖是以java為例的數(shù)據(jù)分析的職業(yè)，所必備的知識點：

前端和數(shù)據(jù)開發(fā)的區(qū)別，首先要弄明白。

前端，一定程度上，偏向美化網(wǎng)頁，一般的數(shù)據(jù)對接。

而數(shù)據(jù)開發(fā)基本就是和數(shù)據(jù)打交道，會比較枯燥，無聊。當然，技術的待遇要超過前端。

關鍵看你喜歡什么，不要太重視薪酬。不喜歡的行業(yè)，給你再高薪資，你未必愿意做。

前端和數(shù)據(jù)分析在一個公司內(nèi)崗位分別叫做前端工程師、數(shù)據(jù)分析師，下面從他們的崗位職能和技術棧來分析下：

一、職能角度：

前端工程師負責把 UI 設計稿用前端程序語言轉(zhuǎn)換成用戶可訪問的網(wǎng)頁。比如產(chǎn)品說要做一個查看全國各城市的天氣狀況的工具。設計師會設計一張圖給產(chǎn)品和工程師告訴他們這個工具長什么樣，前端工程師按照設計師給的圖用編程語言做成用戶可訪問的網(wǎng)頁。除了寫代碼前端還要跟設計師、產(chǎn)品經(jīng)理、后端工程師打交道以便更完善的完成需求。

數(shù)據(jù)分析師負責提取、分析產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。比如產(chǎn)品說要分析近一個月天氣工具的使用人數(shù)和人群特征。數(shù)據(jù)分析師要對近一個月該工具的使用人數(shù)進行計算統(tǒng)計，對該批人群的性別、使用地點、使用時間段做特征分析給到產(chǎn)品一批數(shù)據(jù)。幫助產(chǎn)品了解使用該工具的人群情況。

二、技術棧角度

前端需要會用 HTML、CSS 、JavaScript 及其相關的各種工具集和框架

數(shù)據(jù)分析要會用SQL 各種數(shù)據(jù)庫、Python 、R 語言等

看完上面的分析你要根據(jù)自己的興趣來決定入哪一行，只要做的精薪酬待遇都很好

到此，以上就是小編對于數(shù)據(jù)分析師本科的問題就介紹到這了，希望介紹關于數(shù)據(jù)分析師本科的2點解答對大家有用。