不只有程式語言，快速了解大數據分析人才必備技能

• LargitData
• April 23, 2019, 4 p.m.

 

 

數據分析在資訊時代已成為發展趨勢，連帶使數據人才的職缺增加、待遇提升。根據Adecco人事顧問公司的2018年大中華薪資指南，顯示台灣地區的老闆願意提供資料庫分析師月薪45,000到150,000新台幣的待遇。在歐美國家數據人才更是搶手，英國工作搜尋平臺Joblift統計發現，超過93%的資料科學家年薪高於28,600英鎊，相當於117萬新台幣。根據全球最大的求職網站Indeed.com的搜尋結果更顯示，資料科學家在美國可達到平均12.7萬美金的年薪，高達381萬新台幣。可見資訊時代的數據人才有非常多元的職涯發展，炙手可熱的大數據分析師就屬其中之一。

 

 

 

除了工程師以外的大數據工作：大數據分析師

 

 

大數據分析師與傳統的資料分析師的不同在於，大數據分析師需要面對更龐大、多元、複雜的資訊，除了快速處理巨量資料的能力，還需要掌握程式語言、應用統計、資料探勘等多種領域的能力，才能成為大數據分析師。若以經濟部產業人才鑑定所舉辦的巨量資料分析師為衡量標準，初級證照就需要具備資料架構、程式實作基礎、資料處理、資料分析的能力。

註：實際能力需求依各公司職缺要求而定

大數據分析師工作內容

 

 

大數據分析師的工作內容多包涵傳統數據分析師的工作，比如資料庫建置與維護、數據蒐集與管理以及基礎的統計分析。除此之外，大數據的應用領域廣泛多元，且資料龐大複雜，使得分析師也會面臨更專業的工作內容，像是人工智慧開發、機器學習、資料探勘等與巨量資料相關的系統管理。

 

 

 

大數據分析師必備技能

 

 

由於大數據具備大量、快速、複雜的特性，且分析大數據的主要目的是預測未來並制定精準決策，大數據分析師多須具備多種跨領域的技能，並達成最終解決問題的目的。

基礎能力：數據分析

大數據分析的基礎自然是數據分析，掌握有效的分析工具，並能在短時間內處理不斷生成的數據，是大數據分析師的基礎技能。 可用來分析大數據的工具有許多種，從最基礎的辦公軟體Excel、廣泛被企業使用的資料庫語言SQL、或者應用管道多元的Python與資料科學界常用的R語言，都是常見的大數據分析工具。除此之外，大數據分析還需要掌握管理大數據資料庫的能力，比如Hadoop、Spark等開放軟體框架，且隨新科技與技術的不斷發展，未來有望出現更豐富多元的程式語言。

延伸閱讀：挖掘大數據的潛力，這些程式語言你必須了解

基礎能力：資料視覺化

分析大數據的目的是挖掘出可用的資料，但最終運用資料的多是決策者，將分析結果以簡單易懂的方式呈現，也考驗大數據分析師的應用能力。

掌握視覺化工具可協助決策者以直觀的方式，快速理解數據代表的意義，也可提升大數據分析師在實作與商務應用方面的實力。分析師可使用Matlab、Tableau等工具配合程式語言製成圖表，供決策者使用。

進階能力：人際溝通

商業領域中常見非技術員工與技術員工的溝通出現落差，比如營業部門希望分析師預測未來的營收並製成數據模型，卻提供錯誤的資料使分析師無法建模；或者當分析師想要向其他部門講解數據與理論的數學公式，對方卻表示無法理解，而在同一個議題上反覆消磨時間。

由於數據分析的理論發展少見以商業應用為目的，在精進技術能力的同時，大數據分析師也應該強化軟實力，避免自己成為會跑程式的「工具人」，最後被人工智慧取代。

關鍵能力：解決問題

除了上述基礎的技術力、與人來往的軟實力，大數據分析最重要的技能，是掌握「解決問題的能力」。

大數據領域的興起還在初始階段，許多企業知道大數據的重要性，卻仍然在摸索各自的應用方式，包括如何蒐集與儲存資料、需要掌握何種資料、如何將資料應用至實務層面，都有待發展。大數據分析師在協助企業完成資料分析之外，如果能找出企業的盲點、問出「對的問題」，並搭配足夠的數據資料與證據，就能建立自己獨有的競爭力。

 

 

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