㈠ 大数据分析师工资收入多少
你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。
1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位
大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。
在国内，像阿里巴巴、华为、网络、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。
最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。
希望我的回答对你有所帮助！
上网查查不就知道了吗？
DBA数据库管理员，数据库开发,PL/SQL工程师，SAP,ERP，数据分析，数据挖掘，数据建模
下面是我网上看到的，人家的：
粘帖点给你，CSDN论坛上看到的，希望能帮助你。
前面四种：
数据库应用开发 (application development)
除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等
数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般
数据建模专家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模
负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计
这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，
在中小公司则可能由程序员承担。
商业智能专家 (business intelligence - BI)
主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，
涉及OLAP (online analytical processing)
需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具
这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）
数据构架师 (Data Architect)
主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，
也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，
协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。
这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，
在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。
前面五种：
数据库管理员 (database administrator - DBA)
数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，
协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）
这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位
数据仓库专家 (data warehouse - DW)
应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，
和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，
但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。
存储工程师 (storage engineer)
专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，
和DBA的工作关系比较密切。
对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，
这种职位也非常少。
性能优化工程师 (performance engineer)
专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。
我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,
也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。
对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。
因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。
高级数据库管理员 (senior DBA)
在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：
对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。
对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈
对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，
对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）
对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）
熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。
灾难数据恢复过程的建立，测试和执行
这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，
而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。
这种职位非常少。
㈢ 学完大数据分析师出来工资多少
那就看你有多少经验了，还有能力
刚入门的，大概三四千
有七八年工作经验的，两万也轻松拿到
㈣ 数据分析师的就业前景如何
数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。
数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
㈤ 数据分析师工资收入多少
这个就不能一概而论了
什么行业都是这样，要看能力和经验
以广州为例：
如果没有经验，入职的话，三四千到五千多左右吧
如果经验在2年以上的话，可以达到8千到一万左右
如果经验在七八年的话，2万是不成问题的
当然，我说的都是大概，因公司因行业不同而不同！
㈥ 现在大数据工作的薪资待遇怎么样
1。大数据行业前景
据《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
2019年大数据行业就业前景怎么样？
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在使用大数据。
2。大数据市场规模
2014年已达1038亿元2015年已达1692亿元2016年已达2485亿元2017年已达3651亿元2018年达6000亿元
在中国，大数据也正迅速成为行业和市场的热点。
专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。
无论是世界范围内还是在中国，大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。
大数据的发展史是一个全球化的趋势，大数据时代已经到来。