陈安阳
作为一名IT行业的从业者，同时大数据也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
当前大数据领域已经形成了一个初步的产业链，这个产业链包括数据采集、整理、存储、分析和应用，其中数据分析是目前实现大数据价值化的重要手段，比如场景大数据分析就是目前重要的大数据落地应用之一。所以，在大数据技术逐渐普及到传统行业的情况下，数据分析师的作用将越来越重要，岗位需求量也会逐渐增加。
大数据并不是最终的目的，大数据的价值主要体现在应用领域（决策和智能体），而要想完成大数据的应用其中需要一个重要的环节就是大数据分析。由于大数据分析涉及到的领域非常广泛，包括金融领域、教育领域、线上消费领域、医疗领域等等，所以大数据分析人员对于行业知识也要有一定程度的了解。
造成大数据分析人才短缺的原因主要集中在三方面，其一是数据分析需要具备扎实的数学基础、统计学基础和计算机基础；其二是数据分析需要具备一定的行业背景知识，这通常需要一个积累的过程，从而导致数据分析人才的培养周期比较长；其三是高校相关人才的培养数量有限。
在互联网公司已经逐步完成数据化运营之后，广大的传统企业必然将陆续开始数据化运营改造，不论是数据驱动设计、生产，还是数据驱动管理和服务，都需要有强大的数据分析能力作为支撑，所以未来在广大的传统行业将陆续释放出大量的数据分析岗位。从这个角度来看，当前学习数据分析技术是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
IT人刘俊明
你好，这个问题我来回答你，大数据分析师为啥这么抢手。大数据技术已经在各个行业使用了好多年了。技术已经成熟，但是做数据分析的人才太少了。
做数据分析门槛也高。要对数学很痴迷，数据分析主要是通过已经成熟的机器学习算法和深度学习算法。根据应用场景的数据情况。持续长期做算法计算。分析师会定期调试算法参数，一直调整到算法运行出来的结果很接近大家预测的结果。
这就对数据分析师要求很高。首先要明白常用机器学习算法原理和底层的数学实现方式。是用的线性矩阵还是微积分求极限等等。底层全是数学复杂计算逻辑。没有很强数学功能的人根本没法入门。
当你把这个数学计算方式搞清楚以后，要开始使用某种开发语言来调试算法。这个也是有很大难度，要整天在运行大量的数据中调试测试。研究时间长了有可能优化一下算法的代码。
这就是数据分析师这么抢手。现在大家都叫算法工程师。有刚毕业的大学生年薪能拿到30万以上。谢谢！！
红脸涛哥
分析师以国家层域资本时代律序标准价值为基础的国家层域结构经济分析师。王力经济学家
