大厂都在争夺的数字化人才，到底强在哪里？

21世纪什么最贵？人才！如果非要给这个「人才」加上一个限制，做个更准确的框定，答案是：「数字化人才」！数据时代，数字化人才成为了企业纷纷争夺的「香饽饽」，互联网大厂又开始招募大量数据类岗位，根据CDA数据分析师《2020中国数字化人才现状与展望》报告显示，数字化人才的需求在不断增加：与此同时，数字化人才的岗位薪资也高于普通白领平均薪资，像阿里、腾讯、华为等大厂，给出的年薪甚至接近百万。

CDA数据分析师发现数据分析、数据安全、算法这样的岗位跻身十大。数字化人才在各个岗位都开始被需要，数据技能也在各个岗位被需求，你掌握了数据技能，就能轻松找到好工作。在技能方面，我们还分析了BOSS直聘上3000个数据算法相关岗位，可以看到：岗位技能要求上图中，红色部分为企业内部需要构建的数据人才体系包含的模块企业数据团队的能力范畴需要数据战略和业务能力两方面的输入。首先，在制定数据战略的过程中一方面需要承接业务战略，同时也要考虑技术的可实现性;其次，业务能力也虽然承接业务战略，但是也受当先业务人员能力和已有组织流程的影响。因此数据能力的建设受业务战略、技术实现、业务人员能力素质、已有业务流程四方面的影响。最近企业的实践表明，适当超前于业务现状的数据人员能力建设对整体的业务推进具有积极的作用，但是过度超前的数据人才队伍，往往造成自身人才队伍不稳定，难以服务于业务持续优化。在企业打造数字化人才队伍时，具体看重个人的哪些能力呢？根据企业数字化转型的需求，CDA数据分析师把所需人才分为业务域、算法域和技术域这三个领域来分析：业务域业务域数据分析人员主要从事产品、营销、经营、监管等业务。通过设计合理的指标体系诊断业务运营中存在的问题，提出合理化建议，撰写业务分析报告。所需技能点：统计分析描述性统计相关分析常用的数据分布分析工具SQLExcelBI业务域策略优化人员负责客户运营、产品营销、渠道管理和风险管理等业务领域策略分析人员，从事业务策略分析及优化等工作。通过梳理业务流程，结合用户画像，使用统计分析工具开展根因分析，诊断业务运营中存在的问，制定应对策略。所需技能点：统计分析统计分析基础回归模型数据降维时序分析编程能力SQL、Python数据模型与管理算法域算法域算法工程师专门从事数据挖掘的技术人员，一般在数据部、风险管理部等中后台部门从事算法模型工作。熟悉各类数据挖掘算法。可以进行深 层次的客户识别、画像，以满足营销和风险 控制方面的需要。所需技能点算法知识：分类模型、聚类模型回归模型、推荐系统复杂网络、集成算法技术域技术域数据工程师通常从事的工作是数据模型设计、数据整合和质量提升，利用ETL工具高效地从业务系统提取加工数据并导入到数据库设计仓库。所需技能点： 数据处理能力掌握ETL工具基于PythonSQL并结合一些ETL工具完成ETL任务处理结构化与非结构化数据编程能力Python、SQL等工程管理能力
对照上面的需求，在寻求更好工作机会前，你一定要搞清楚以下几个问题：你知道如何快速达到企业需要的人才标准吗？ 作为数字化人才，你跟企业要高薪的底气在哪里？在解决实际业务问题时，最好用的算法和工具你真的会用吗？ 你建的模型被业务认可吗？到底能给企业创造多少价值？ 如果你想升值赚高薪，那么下面这份“升值秘籍”一定要收好！【CDA数据分析师直播课】企业数据能力建设从战略到落地全流程拆解【直播时间】 9.23 晚 20:00