需求分析师需要掌握什么技能 需求分析师需要做什么

的需求分析师的价值如何体现？

职位要求：

需求分析师是一个职位,伴随信息化领域的专业化发展和分工,从事这个领域的人员越来越多,那么这个职位比较通行的能力模型是什么样的呢? 经过有关专家的总结和提炼,主要有如下5个方面的能力要求: 1.技术理解力. 包含两个方面: 1)技术价值.了解技术所带来的价值,了解基本的技术术语,不陌生,毕竟需求分析师也属于技术这个圈子了. 2)技术发展趋势和技术的相关约束.了解新技术带来的可能价值或影响,及技术对业务产生的约束作用,比如有些事物在技术上是可以实现了,但现实环境不能应用. 2.解决方案创新力. 这是合格需求分析师到的跨越. 解决客户的问题,创造性地找出的解决方案应是需求人员不断追求的自我提升. 3.沟通力. 在5种能力中处于中心地位,包含语言和文字沟通,语言沟通方面需要具备的技巧有沟通访谈\谈判技巧\体态语言修炼,这些都要基于心理学的基础,尤其是心理学,文字沟通方面要掌握金字塔原理. 通过沟通可以弥补自身的不足,放大个人的能力. 4.管理力. 熟悉基本的管理理论和管理技术,包含项目管理等职业管理技能. 5.业务分析力. 这是需求人员最基本的一项能力,至少熟悉乃至精通业务知识,熟悉应用流程的思想来分析和串联知识.。

需求分析师需要掌握什么技能 需求分析师需要做什么

需求分析师需要掌握什么技能 需求分析师需要做什么

(1)、主要工作在一些大的数据需要量大的公司如银行、电视台、3、完成所开发模块的单元测试;IDC中心

数据分析师需要学那些东西？

国内每年所需的网络存储人才在60万以上，而目前国内每年最多仅能提供1万左右，缺口极大。随着网络经济的.日益普及，此类人才在未来几年中的需求将持续攀升，专业的硬件和网络存储人才的工资标准可能还要远高于软、硬件开发人员。

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

;

（1）数据管理。

很多人都在纠结自己没学过编程软件，不会Python怎么办，其实Python之类的只是一个工具而已，数据分析师对python的能力要求并不高，工作中用SQL和EXCEL相对多一些，都比较简单，前段时间Python比较火爆，是因为数据分析师这个职业突然火爆的原因，很多培训机构都想把python作为切入点来获客，现在已经冷淡下来了，所以不要被误导。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

c、数据探索和报表呈现。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与异分析。

案例分析:产品合格率的相关与异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

案例分析:客户购买力信息研究。

d、聚类分析。

企业需求: 需要了解购买产品的客户信息

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

数据分析师要学什么

1）制作报表前对变量的检查

问题一：想考大数据分析师应该学什么？ 数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

2、负责编写用户需求说明书;

数据分析师由工业和信息化部教育与中心和商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制

问题二：数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备 不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是：

IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。甚至是编程技术，例如C、Fortran、Ja、falsh等

我曾经作为销售，在类似行当工作多年，一点点体会仅供参考。

-:(来自淘· 对网络核心技术掌握很好宝网的【京东藏宝斋】

问题三：想找数据分析的实习 应该学些什么 我做过一段时间 不过是和推广混着做的，个人觉得电商的数据分析没什么大的前途，如果真的想在数据分析行业发展的话，建议你找个有机会学建模的行业，那样出去以后到哪都吃香，或者找个需要用到统计学软件的行业，那样也好，如果你只是准备阶段建议你参加一下全国数学建模大赛，像多元统计分析，计量经济学，数理统计，这些都挺重要的

问题四：想要做数据分析师应选择什么专业？ 统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

问题五：如何自学成为数据分析师 中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。

问题六：如果想成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识 一、 办公软件

1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Off办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Off 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA；

二、 数据分析软件及方法

1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等；

2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

3）至少精通使用IBM Int Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作；

4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；

5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求；

（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；

（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；

（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，的数据分析能力；

（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。

三、 数据库语言

1）熟悉Linux作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；

2）熟练掌握C/C++/Ja中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本作；

四、 思维能力等方面

2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；

4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；

5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。

五、 其他要求

1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；

2）文笔良好；

3）了解seo,sem优先；

4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文......>>

问题七：学数据分析师有专业要求吗？ 你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。

步：统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，输出结果，检验及解读数据。

第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。

当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。

问题八：数据分析师学习方式是什么，数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？ 一.数据分析师的学习方式是面授和远程。

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。

远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

d、远程学习中心为学员提供学习制定、班级交流、等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

二.数据分析的课程有四本书：数据分析基础、量化经营、量化投资、战略管理

三、数据分析师在全国各地都有授权管理中心上课，、上海、广东等都有，具体的要看您在哪里。

问题九：数据分析师培训，什么人适合学数据分析 数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

（1）数据管理。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构――转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

c、数据探索和报表呈现。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与异分析。

案例分析:产品合格率的相关与异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

案例分析:客户购买力信息研究。

d、聚类分析。

企业需求: 需要了解购买产品的客户信息

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

问题十：大数据分析师 应该要学什么知识？ 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

系统工程师在需求分析中扮演着什么样的角色?系统工程师应具备什么样的素质?

举个例子来说，我们做一个报销系统，有相当多不同类型的报销，比如旅费报销，日常费用报销，采购类报销，资产折旧类报销，那我们做的时候是否每种类型的单据都做一个需求功能描述。那么这样做出来的系统就是增加任何不同的单据类型都存在需要重新设计和开发。 在经过业务建模后，你可能发现对于报销类业务，所有不同类型的报销即报销的基本属性信息是一样的，报销完成的也是统一对应到应付或凭证的导入。不同类型的报销仅仅是有一些异化的属性和内容定义。那么基于上面分析，就可以抽象一个不同的报销单据类型模版定义功能，即将异化的内容放到模版定义里面进必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等行抽象。这样在新增加新的报销类型的时候尽量做到只需要去配置新的报销单据模版和一些基础规则即可以实现报销类功能的业务扩展，而不是需要全新功能开发。

系统工程师处于用户和高级程序员之间,负责沟通用户和开发人员的认识和见解,起着桥梁的作用。 系统工程师应当具备如下的素质: 1)能够熟练地掌握计算机硬、软件的专业知识,具有一定的系统开发经验。 2)善于进行抽象的思维和创造性的思维,善于把握抽象的概念,并把它们重新整理成为各种逻辑成份,并给出简明、清晰的描述。

c、远程学习不丰富的文字学习内容，而且例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

系统工程师是指具备较高专业技术水平，能够分析商业需求，并使用各种系统平台和软件来设计并实现商务解决方案的基础架构的技术人员。他是个“纯粹”的技术职业，而且需要脚踏实地地工作，能够亲自动手进行软件、硬件作，因而受到许多求职者的青睐。

确保的稳定运行和调整结构满足应用服务的需要。做好安全防范，配置防火墙。定期做好备份工作，以便在出现问题可以及时修复。有一定的程序，对硬件、服务、流量做。以便出现问题时能时间知道并解决。再就是改动前要做好备份，及改动方案。了解不同应用的硬件及系统需求等。

对于那些充满，喜欢了解新技术，既不甘于像程序员一样进行千篇一律的工作（实际并非如此），也不像如同IT咨询、架构师总是侧重理论，那么系统工程师正是你的选择。

1. 了解多种安全攻防技术；

2. 了解主流unix/linux、windows平台的设计、实施工作，了解主流数据库管理、网络、存储技术及相关平台的实施工作、能用SHELL编写相关脚本、了解SQL注入、跨站脚本攻击；

3. 熟悉Mysql数据库、oracle数据库、sqlserver、db2等主流数据库；

4. 具备良好的沟通能力和团队协作精神及较好的文档能力；

5. 积极进取，工作热情高，能承受工作压力，有很强的自学能力。

数据分析师应该掌握的能力都有哪些？

待遇高的需求分析一定是兼顾了业务建模和软件需求两方面的内容，业务分析和建模可以和最终用户沟通和协同，软件需求可以和最终的下游开发人员协同，而两者的融合点是在需求分析师。出现问题都会导致最终做出来的产品难用，或者说根本不是客户想要的。 需求抽象能力相当重要，即原来我们谈架构设计的可扩展性，而更加重点的是首先需求本身通过建模后进行了抽象，已经具备了弹性扩展能力。类似的点相当多，包括弹性字段，模版设计，元数据建模等。如果需求没有做这一步，很多时候在架构阶段往往并不会去考虑这些扩展性，而导致最终的软件产品可配置性能力很弱。，可晋升企业核心管理层

数据分析师所应该掌握的技能有：

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory ysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

需求分析师是什么?发展前景怎么样?

（3.1）了解Mysql，tgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。

需求分析师是一个类似于技术翻译的工作，需求分析师们将公司业务部门所给予的客户需求进行业务规则、业务范围、业务流程等方面的技术分析后，把这些需求输出成开发工程师看得懂的语言，如常见的UML统一建模语言，需求规格说明书等。

第四步：数据分析业务应用

然后在遵守这些基本的项目流程要求的基础上，将需求通过软件工程师来得以实现，满足他们的需求。

更多从事于传统行业（财务、供应链拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？、物流、金融、航空、保险等）的信息化建设，都会通过系统化方式提升信息同步效率，让管理流程化规范化，以提高管理效率和降低运营成本。

需求分析大量混迹于五百强企业，比如银行、航空公司、快递公司、保险公司等。

根据相关网站数据统计显示，从2012年至今，需求工程师数量每年呈10%-20%的涨幅。以往需要需求工程师岗位的企业多分布在北上广深等一线城市。

现如今除了一线城市以外，在杭州、宁波、苏州、武汉等大中型城市，该岗位的数量也在不断增加。可见，需求工程师的就业机会很多，不愁找不到工作。

需求分析师职位特点

需求分析师负责构建企业内部生态，小改动就会影响行业格局，动不动就是百亿级海量支撑的。即使没机会参与生态体系构建，做的也是支撑型企业应用，那释放了多少效率，没有企业应用支撑，根本没有办法办公好么。

比如双十一马爸爸节日百亿级流量的业务，如果没有需求分析师做支撑，很难玩转。

需求工程师岗位职责是什么

普通网络工程师

需求工程师岗位职责是什么

需求工程师是指IT行业中专门负责市场软件需求分析的专业人员。那么需求工程师岗位职责是什么呢?下面是我为大家整理的具体内容，欢迎阅读!想要了解更多的内容，欢迎关注!

需求工程师岗位职责

1、根据产品规划或者项目要求，对客户进行需求调研，整理客户需求;

3、负责将完成的项目模块给客户做演示，并收集完成模块的意见;

4、协助系统架构师、系统分析师对需求进行理解;

5、指导案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。测试工程师根据测试需求，组建测试环境的工作。

需求工程师岗位要求

1、计算机相关专业或管理专业本科以上学历;

2、具有一定的工作经验，如软件开发、需求分析、系统分析等;

3、具有一定的技术背景，了解软件开发的过程，包括编程语言和数据库等;

4、具备良好的专业知识储备，如数据库知识、建模知识等，并了解掌握行业资讯;

5、熟练掌握相关工作软件如需求分析软件、建模软件等;

6、具有良好的分析综合能力，能做出正确的市场判断;

7、具有良好的沟通协调能力和人际交往能力，善于倾听客户意见;

8、具有良好的文档编写能力和整理能力。

需求工程师工作内容

1、在项目和高级开发工程师指导下，根据公司战略进行调研和数据分析，规划相关产品战略，长短期目标与产品策略;

2、搭建系统开发环境，并使用SVN、VSS、TFS等版本控制工具;

4、主动收集业务需求，并完成需求分析，产品设计，推动产品研发项目;

5、所负责产品线产品规划的落地、实施，以及基于数据的产品提升;

延伸阅读：

什么是网络工程师?干啥的?

网络工程师是通过学习和训练，掌握网络技术的理论知识和作技能的网络技术人员。网络工程师能够从事计算机信息系统的设计、建设、运行和维护工作。

网络工程师职业发展

1、：

是一个专业网络人员必经的初始阶段。

2、工程师：

工作在网络公司或者大中型企业。在网络公司中主要任务是设计并建设;在大中型企业中的主要任务是运营和维护。

3、专家：

工作在大的网络公司、或研究所

主要岗位：网络(系统)

工作职责描述：

1、网络本身企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。的管理;

2、网络中作/应用系统的管理(在大型企业、外资、合资企业中通常称之为“MIS(Manger Information System，信息系统)。

两者的区别主要是：网络重在OSI下3层，系统则主要在系统维护和公司信息系统管理上。

网络工程师其实是一个包括许多种工种的职业，不同的网络工程师工种对从业的人员的要求也不一样，对从业人员的网络管理水平的要求别很大。

专业网络工程师主要有：网络系统设计师、网络工程师、系统工程师、网络安全工程师、数据存储工程师等

工作职责描述：

(1)、高级网络，在大企业中或是在网络公司工作

(2)、维护公司网络设备，保证公司骨干网络正常工作

(3)、对主流的网络设备非常了解

·扎实而又全面的网络知识功底

·多年专业网络管理经验

·对产品性能和技术掌握很好

就业前景：国内网络公司的技术人员或专业的IDC中心、大的ISP服务商.

普通系统工程师

工作职责描述：

(1)、高级网络

(2)、在大企业中或是在网络公司工作

(3)、维护并保证系统工作正常

(4)、对流行的OS非常了解

(5)、对系统故障的解决有丰富的经验

·扎实而又全面的网络知识功底

·多年专业网络管理经验

·对新OS系统和技术掌握很好

就业前景：

· 国内网络公司的技术人员

· 大公司的技术人员

· 外包公司

网络系统设计师

工作职责描述：

(1)、公司需要建设网络，主要根据要求进行设计，客户能满意

(2)、设计项目达到全面、高的实用性和可用性

(3)、网络系统设计师是一个综合性的工种

· 扎实而又全面的网络知识功底

· 多年专业网络管理、设计经验

就业前景：国内真正的设计师凤毛麟角 工资过万

网络存储工程师

工作职责描述：

(2)、有效管理公司海量数据，有存储设备测试、评估环境、系统咨询、实施指导、测试、培训、相关解决方案

(3)、灾难恢复

· 有多年的网络管理经验

· 熟悉一些常用数据库软件

· 有网络存储理论知识，包括存储基础、技术及网络存储高级技术

· 熟悉主流存储、备份厂商的产品线;如IBM/HP/SUN

· 具有良好的撰写需求分析、解决方案、PPT、系统软硬件配置等方案的能力

就业前景：

国内每年所需的网络存储人才在60万以上，而目前国内每年最多仅能提供1万左右，缺口极大。随着网络经济的日益普及，此类人才在未来几年中的需求将持续攀升，专业的硬件和网络存储人才的工资标准可能还要远高于软、硬件开发人员。

网络安全工程师

工作职责描述：

(1)、主要保护网络安全

(2)、保护网站、邮件等安全

(3)、合理布置网络结构和网络产品

(4)、对企业能进行安全评估和防护

工作要求：

· 有多年的网络管理经验

· 熟悉多种网络安全技术，对各种主流的安全产品(如防火墙、防、入侵检测等)有较好的理论基础和实践经验，了解各种安全产品(例如FireWall、VPN、防产品、IPS等)的特点、使用方法及常用的调试技巧;

· 精通Windows、Linux等系统环境，能进行维护管理和故障分析

就业前景：随着网络经济的日益普及，此类人才在未来几年中的需求将持续攀升。 l1 lfo1; tab-stops:list 36.0pt'>· 熟练掌握veritas、legato、t、dp等备份软件工具使用

· 具有良好的撰写需求分析、解决方案、PPT、系统软硬件配置等方案的能力

就业前景：

1、技术专家

工作描述：

(1)、某一行业的专家、顾问、权威;

(2)、如果的确非常喜爱技术工作，而不擅长和喜欢与人沟通，则可以完全专注于自身的领域，以发展成为行业资深专家为方向和目标

(4)、优势是越老越吃香，当别人随着年龄的逐步增长而开始担心饭碗问题时，你则渐入佳境，开始进入职业发展的黄金时期。

工作要求：

· 全面的网络技术

· 对新技术有深刻的认识，所以要求有极强的学习能力

就业前景：待遇很高，技术人员到30岁后的发展目标之一

2、项目

工作内容：

(1)、融合技术和管理的复合性人才

(4)、划分工作内容并合理分配

(5)、指导网络工程师

(6)、控制工作的进度，按完成项目

(7)、组织项目会议

· 多年的网络工程师经验

· 希望做管理

· 需要自己学习项目管理知识

就业前景：

技术人员到35岁后的发展目标之一

3、技术主管

工作任务描述：

(1)、带领技术团队创造更多的价值

(2)、在信息方面参与公司的规划和

职位要求：技术全面;有管理能力

就业前景：当前最急缺的人才，工资增长幅度大

成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识？

(2)、参与项目谈判

：学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分

还是看等级的，如果只是，CDA Ll Ⅰ业务数据分析师，需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用 Excel、SQL、SPSS、Python 等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析， 并得出逻辑清晰的业务报告

小编觉得，学习数据分析，一是要打下坚实的基础，才能屹立于专业之上，不被人看轻；二是根据企业的技能要求情况，有的(4)、网络和系统方面都有很好的经验放矢。为此，小编给出以下建议，希望能帮到你。

（1）SQL数据库的基本作，会基本的数据管理

（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R

（4）有获取外部数据的能力，如爬虫

（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；分析、决策树、随机森林、支持向量机等。

需求分析师是什么?发展前景怎么样?

(3)、发展过程比较漫长，任何一个领域的技术人才都需要长期的行业经验的累积和个人孜孜不倦的投入该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平;

需求(3)、项目目标和项目财务指标分析师是一个类似于技术翻译的工作，需求分析师们将公司业务部门所给予的客户需求进行业务规则、业务范围、业务流程等方面的技术分析后，把这些需求输出成开发工程师看得懂的语言，如常见的UML统一建模语言，需求规格说明书等。

然后在遵守这些基本的项目流程要求的基础上，将需求通过软件工程师来得以实现，满足他们的需求。

更多从事于传统行业（财务、供应链、物流、金融、航空、保险等）的信息化建设，都会通过系统化方式提升信息同步效率，让管理流程化规范化，以提高管理效率和降低运营成本。

需求分析大量混迹于五百强企业，比如银行、航空公司、快递公司、保险公司等。

根据相关网站数据统计显示，从2012年至今，需求工程师数量每年呈10%-20%的涨幅。以往需要需求工程师岗位的企业多分布在北上广深等一线城市。

现如今除了一线城市以外，在杭州、宁波、苏州、武汉等大中型城市，该岗位的数量也在不断增加。可见，需求工程师的就业机会很多，不愁找不到工作。

需求分析师职位特点

需求分析师负责构建企业内部生态，小改动就会影响行业格局，动不动就是百亿级海量支撑的。即使没机会参与生态体系构建，做的也是支撑型企业应用，那释放了多少效率，没有企业应用支撑，根本没有办法办公好么。

比如双十一马爸爸节日百亿级流量的业务，如果没有需求分析师做支撑，很难玩转。

做一名数据分析师要具备什么能力

技能一：理解数据· 熟练掌握veritas、legato、t、dp等备份软件工具使用库。

还以为要与文本数据打交道吗？是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。数据分析的一个新型而精准的产品。

技能三：懂设计

说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

技能四：几项专业技能

统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。索和预测都要用到统计学。

学技能——从化角度看，人有性，收群体心理的影响。数据分析师没有学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。

另外，还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

技能六：随时贴近数据文化

什么是数据分析师证书?

数据分析师需要具备的技能有哪些?

发展前景

数据分析师作为一个兴起不久的职业，目前高校还没有强关联的专业，基本上都是转行的居多，但一定要注意的就是：会工具不代主要是技术主管、项目、技术专家表就可以做数据分析师。

面授

关键在于你通过数据分析发现问题、解决问题的思路上，所以商业逻辑和分析思维相对而言更重要一些。具体数据分析师需要的技能可以参考我之前的回答，总之在没有经验的时候，能去体验到真实的项目，做真实的数据，才能真的算是做过数据分析。