经济师数据分析阶段

大数据挖掘，以计算机技术获取隐藏在大量数据背后的信息，满足某个行业或者企业的需求，为企业或者层决策提供依据。就目前大数据企业发展来看，均处于信息收集和简要分析阶段，形成大规模经济效应的比较少。

从目前该行业的发展前景来看，前途无量，可产生的经济效应可以说是几何倍增的。目前急需的是数据分析师或模型架构师，搭建符合某行业需求的数据挖掘模块，并进行需求分析。也就是说，前景不可限量，专业人才紧缺。

纯互联网公司也好，传统行业也罢，未来他们都需要此类人才，比如，医疗、金融、农业属于传统行业，未来在大数据面前，其实更需要大数据分析作为行业支撑，如果既精通传统行业、也掌握大数据技术，那么，在传统行业与大数据结合的这个点，你就是行业的顶尖人才。

　　产品经理的日常工作活动可以根据产品开发生命周期的阶段而变化。一般来说，产品经理有三个不同的阶段：发现、计划、执行。

产品经理是做什么的

　　发现阶段

　　在团队开始构建产品之前，必须有人出去发现需要构建的内容。产品经理的任务是找出重要的问题，并确定应该解决哪些问题。

　　一般来说，产品经理在发现阶段可以使用两个来源：数据和客户。如果你已经有一个现有的产品，并且正在寻找新的功能或特性，那么数据可以给你提供产品机会的线索。伟大的产品经理知道如何使用分析工具来获得一手数据，以及如何争取数据科学家或分析团队的支持来进行更深入的数据挖掘。

　　规划阶段

　　在获得大量的数据以及用户反馈之后，应该由产品经理来帮助确定哪些产品或功能值得做。所有公司的时间和资源都有限，所以产品经理必须为公司确定正确的优先事项。

　　执行阶段

　　在发现和规划阶段之后，产品经理将在执行阶段花费大部分时间。

　　从构建部分开始，产品经理将与开发和设计部门密切合作，包括：与设计师一起制作原型、定义开发人员的需求、跟踪开发过程以及与客户一起运行可用性测试。

数据分析师的考试是CDA的有分等级的考试的，每个等级的考试内容是不一样的。
CDA Ll Ⅰ：业务数据分析师
120分钟，客观题（单选+多选），上机答题。考点请参考CDA Ll Ⅰ考试大纲。
CDA Ll II：建模分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（安装好带有数据挖掘功能的软件如：SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，进行案例操作分析。案例数据将统一提供CSV文件）。
CDA Ll II：大数据分析师
90分钟，客观题（单选+多选），上机答题；120分钟，案例操作，自行携带电脑操作（具体准备工作请见考试大纲中的详细说明）。
CDA Ll III：数据科学家
第一阶段：150分钟，客观题+主观题，闭卷，上机答题。
第二阶段：1个月内，项目案例，开卷。提交项目结果，60分钟，线上答辩面试。（第一阶段考试通过者，才有资格参与第二阶段面试）。
CDA的考试是一级一级的考的，我在中鹏考的时候就先考了一级然后考二级的，需要符合报考的条件才能考，不过他们的老师教的是真的可以。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?
属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才有专业知识、有数据思维。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2022年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。
目前国内有30万数据人才，预计2022年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?
重视数据的机构已经越来越多，上到，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
数据科学与大数据技术专业报考建议：
1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业本科四年、硕士研究生三年后，所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

目前，中国人工智能行业已经进入产业化阶段。根据中国规划，2022年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。2022年行业融资热度也持续走高，ii Research（艾媒咨询）数据显示，2022年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好发展。

2022年1月18日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构ii Research艾媒咨询权威发布《艾媒报告|2022中国人工智能产业研究报告——商业应用篇》。目前，中国人工智能行业已经进入产业化阶段。根据中国规划，2022年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。2022年行业融资热度也持续走高，ii Research（艾媒咨询）数据显示，2022年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。

中国人工智能产业规模预测

根据规划，2022年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平，同时核心产业规模超过1500亿。2022年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业的发展起步较晚，但是人工智能作为未来经济发展的新引擎，拥有较好的融资环境与政策环境。目前，中国人工智能产业正处于快速发展的阶段，随着人工智能的不断深入发展，技术商品化的进程完成，人工智能产业将进入更高的发展阶段。

人工智能产业技术与应用突破

2022年中国人工智能产业宏观发展环境分析

2022年中国人工智能产业宏观发展环境分析

ii Research艾媒咨询数据显示，2022年中国人工智能领域融资额高达1311亿元，增长677亿元，增长率为107%。艾媒咨询分析师认为，虽然2022年人工智能融资事件数增长幅度较缓慢，但融资总额攀升，大额融资事件频发，行业资本变动更集中于头部企业。

2022年中国人工智能产业宏观发展环境分析

数据显示，2022年中国人工智能领域专利申请量为46284件，增长率为59%。

2022年中国人工智能热点动态

中国人工智能领域生态