大学生就业市场调查报告( 二 ) _数据

自然语言处理工程师（NLP）
有许多流行的 NLP 库（例如 spaCy 和 NLTK），使得 NLP 工程师能够使用处理和分析语言数据。自然语言处理工程师主要是研发和设计能够使计算机理解和处理自然语言的技术，主要职责包括开发和优化自然语言处理算法和模型、构建自然语言数据集、设计和开发自然语言处理应用、测试和优化自然语言处理系统等。
第二部分：聚焦数据分析师并深入了解
简介
数据分析师是指从数量众多的数据中提炼出有用信息并给出对策的专业人员。他们使用技术、算法和技能来理解和解释数据的含义，并帮助企业做出更明智的商业决策。
工作内容
通过与人工智能公司大语言模型模型的对话，简单地了解了数据分析师的工作内容。
技能要求
根据数据分析师的工作内容可以得出这个岗位所需要的技能有：使用SQL、、R等编程语言和工具，使用数据清洗工具和技术，使用数据可视化工具如、Power BI，会使用数据分析和预测模型，数据分析和解释技能、统计和数学技能等。
数据分析师应具备的能力有：数据获取、处理、整合、清洗和转换的能力，分析新信息和新问题的能力，数据洞察力，能提供业务建议和优化问题的能力，团队协作能力、持续学习和技能更新的能力、沟通和解释能力等。
用人单位类型
通过与人工智能公司大语言模型模型的对话，数据分析师所在用人单位类型有：
根据本人的职业价值观为：
所以我认为在政府机构当任数据分析师更适合我的职业生涯规划。
薪酬
数据分析师的薪酬水平会受到许多因素的影响，例如地理位置、工作经验、教育程度等等。
从以上仅供参考的数据中可以得出，在科技公司和金融机构当数据分析师的薪酬普遍较高。从职友集网站了解到，华为数据分析师的薪酬普遍在10K-50K，随着学历和经验的提升而提高。在零售业和咨询公司当数据分析师比在政府机构当数据分析师的薪酬较高，在政府机构当数据分析师和在媒体行业当数据分析师的薪酬相当。总的来说，数据分析师的薪酬较其他职业来说算是非常不错了。
第三部分：技能差距
本人目前只学习过大学计算机基础和C语言的基本理论、语言特性，只试过用C语言模仿编写代码，具备一定的编程基础，对数据的敏感度不高，但具有团队协作能力、持续学习和技能更新的能力、沟通和解释能力。所以据我分析，我还需学会掌握SQL、、R等多种编程语言和工具，掌握数据清洗工具和技术，学会使用数据可视化工具如、Power BI等，以及具备一定的统计和数学技能。
第四部分：发展路径和学习规划
发展路径
大一
上学期
努力适应大学生活，学习好专业课程，多参与社会实践如：支教、志愿服务、学生组织的活动、勤工俭学等，关注时事。
下学期
通过四六级考试，学习好专业课程，多参与社会实践锻炼实践能力，参与课题研究，关注时事，做好职业生涯规划。
大二
上学期
学习好专业课程，着重学习面向对象的程序设计、线性代数、概率论与数理统计、统计学原理、数据库原理与设计等基础知识基础。选修课程设计、数据结构、数学建模等有关信息技术和数据科学的课程、参与比赛和社会实践锻炼实践能力，培养数据获取、处理、整合、清洗和转换的能力，分析新信息和新问题的能力，数据洞察力，能提供业务建议和优化问题的能力，开始学习写论文。
下学期
学习好专业课程，选修课程设计、数据结构、数学建模、数据挖掘技术、大数据技术与应用等有关信息技术和数据科学的课程，坚持参与比赛和社会实践锻炼实践能力，培养综合素质，尝试发表论文。