数据分析的工资-数据分析薪水怎么样

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的工资的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析的工资的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析培训班，数据分析师真的能拿三四万的工资吗？
2. 数据分析培训班数据分析师真的能拿三四万的工资吗？
3. 21年数据分析好找工作吗？
4. 偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同？

数据分析培训班，数据分析师真的能拿三四万的工资吗？

这个就不能一概而论了

什么行业都是这样，要看能力和经验

以广州为例：

如果没有经验，入职的话，三四千到五千多左右吧

如果经验在2年以上的话，可以达到8千到一万左右

如果经验在七八年的话，2万是不成问题的

当然，我说的都是大概，因公司因行业不同而不同！

数据分析培训班数据分析师真的能拿三四万的工资吗？

这个得根据个人情况定的，刚毕业的肯定拿不了三四万的工资的， 光环大数据 的数据分析培训班，刚毕业大概能拿到8000-25000的水平，如果想拿三四万，得积累两年工作经验呢。技术是不断提升的，不要急于求成。

21年数据分析好找工作吗？

21年数据分析好找工作呀，对人才的需求量还是比较大的

数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的“核心人物”。

根据职友集最新数据统计，数据分析师的平均工资为14.8K/月。其中拿 10K-15K/月工资的占比最多，达23%。

偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同？

本人的头条文章，供参考：如何挖掘数据价值？关于机器学习解决问题的2条路径的一点思考

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机器学习处理的对象是数据，机器学习可以找到已有数据的规律与特征，机器学习的最终价值是“数据规律与特征”的“价值变现”。(规律/特征未必稳定)

而“最终价值”取决于“需求”，那么机器学习能否找到“需求”？机器学习能否找到“满足需求”而需要的“特征支持”？机器学习能否从数据中找到相应的“特征”？

1.1 机器目前解决不了“深层次的需求”的问题，因为需求来源于矛盾的演进过程中，对矛盾的认识是多次、由浅而深的、动态的过程。机器学习基于统计理论，没有形成多维度分析、思考、推理、验证、小结、判断等能力。所以机器学习不能精确地、深层次地分析需求，但在现有规律、公理基础上能够预测“表层需求”的大概率***。

1.2 基于过去的数据记录，机器可以分析“数据”与“目标”的关联关系，但此种关联仅仅是“表层的现象”，而非“因果关系”。从关联性分析出必然性，依然需要人的介入分析。

1.3 如果在1.2环节中，已经找到了“数据”与“目标”的因果关系，那么已不需要再寻找“特征”。如果“特征支持”的表述是模糊的，那么从数据中寻找“特征”的行为，是一个标准的数据分析行为。另外的情形：通过分析方法得出数据的各种特征，但特征可能用途不明（浅层特征有语义特性，有可解释性，演化出新应用的可能性较高；但深层特征，可解释性不强，演化出新应用的可能性较低）。

由上可见：1.1->1.2->1.3是一个典型的工程问题的解决路径，而1.3->1.2->1.1是典型的研究成果转化的路径。

无论何种路径，问题的解决都需要领域知识与机器学习知识的结合，通常也难以做到一步到位地解决问题，随着认识的深入与全面，机器的认知能力和水平也随之而提升，一个好的解决问题的模型一定是在实践中成长（演进）出来的结果。

怎么说呢，打的比方吧，偏业务的就有些像产品经理，偏技术的就是专业的数据挖掘。前者需要数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。

后者的话数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多

到此，以上就是小编对于数据分析的工资的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的工资的4点解答对大家有用。