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数据时代下，数据应用的价值已经展露在各行各业，数据分析师、大数据开发工程师等相关岗位需求大幅增长，相关数据表明，未来一段时间内，数据人才缺口还在保持40%左右的增幅，企业对于数据人才的需求正在不断提升。
最近ChatGPT火遍全网后 不少能力都被网友们吹上了天 面对如此强大的技术 催化了越来越多小伙伴对AI的焦虑 近期，它竟对数据分析师“口出狂言” 但是，帆软坚信数据人才的发展 将始终是数字化转型中的关键要素
帆软是专业的大数据BI和分析平台提供商，旗下主要有3款产品：FineReport、FineBI、简道云。
基于以上痛点，徐州农商银行携手帆软，共同打造了数据金融分析师培养项目，通过人才建设来推动数字化转型，激发行内数据价值，助力银行业务发展。
为培育财务数据分析人才，实现“问题分析数字化、数字展示图表化、图表形象动态化、管理实现可视化”的财务数据分析目标，9月18-9月22日、10月16-10月20日、11月13-11月17日期间，国家能源集团江苏公司联合帆软举办三期财务数据分析训练营
数据分析师是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业的新型数据人才。
作为一名信息架构工程师，其职责通常包括以下几个方面： 1、数据源认证：确认数据源的真实性、有效性和合法性，以保障数据安全。
专业能力要求是要精通ETL和报表开发，要当优秀的报表工程师，ETL开发、数据仓库知识肯定不能少，然后就是报表的开发与展现能力，还有一个要求就是业务熟悉度，报表开发肯定是要围绕业务场景需求展开的，懂业务也是必要能力之一
这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;一起，对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。
对于非技术型企业来说，要自研BI有些“强IT所难”，除非是行业龙头，否则真的不建议企业花大力气去自研BI，就算真的开发出来，可能也仅是针对前端可视化做了固定开发，难以做到面向业务同事或者数据分析师的高可用
人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有： 是 1.大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
今天和一位许久不见的朋友聊天问了我一个问题感触挺深的：老李，作为一位数据分析师，你觉得这个数据分析师的出路在哪里？
BI分析师和数据产品的工作内容差异
为什么FINE report和 FINEBI 都不能做大数据分析。连基础的回归都不可以。
帆软职业资格认证_初级数据分析中有一题是错误的吧
帆软职业资格认证_初级数据分析中有19、38题是错误的吧
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