伴随互联网的迅猛发展以及数据技术的持续进步，大数据已然成为驱动经济增长的关键动力。在国家层面，大数据行业的发展备受高度关注，相继出台了诸如《大数据产业发展规划（2016 - 2020 年）》《关于促进大数据发展的行动纲要》等一系列政策文件，清晰明确地提出需加速大数据技术的应用推广，促进大数据与经济社会的深度融合。上述这些政策，为大数据分析师的职业发展赋予了强劲有力的政策支撑以及广阔的市场需求。
1.数据收集与清洗：负责从各类数据源（如数据库、网络抓取、业务系统等）收集所需数据，对原始数据进行清洗和处理，确保数据质量。
2.数据建模与分析：运用统计学、机器学习等方法构建数据模型，进行深入分析，提取有价值的信息和洞察。
3.数据可视化：利用数据可视化工具，将分析结果以图表、仪表盘等形式呈现，以便于理解和沟通。
4.撰写分析报告：根据分析结果撰写专业的分析报告，为企业战略决策提供支持。
5.与各部门沟通：与市场、销售、运营等部门紧密合作，根据部门需求进行定制化的数据分析。
“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“加快数字化发展，建设数字中国”，要求“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”。
在这一背景下，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等一批新产业新业态应运而生，数字人才作为创新驱动的核心要素，成为下一阶段中国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力。
全国各地先后印发了推进职业技能提升政策，旨在推动人才职业技能培养，并鼓励开展职业技能培训和评价取证。
随着大数据时代的到来，大数据分析师的需求不断增加。越来越多的企业意识到数据的重要性，并希望通过数据分析来优化业务和决策。因此，大数据分析师具有广阔的发展前景。
大数据分析师可以在各个行业从事数据分析工作，如金融、零售、制造、医疗等。他们可以在企业、政府、研究机构等组织中工作，也可以作为独立顾问为客户提供数据分析服务。
从各种渠道（如数据库、网络爬虫、传感器等）收集数据，并对收集到的数据进行清洗，去除错误、重复和不完整的数据，为后续分析奠定基础。
运用数据分析工具和方法（如描述性统计、相关性分析、聚类分析等），对数据进行深度挖掘，识别数据中的规律、趋势和异常情况。例如，分析用户行为数据，发现用户购买习惯的变化，为企业营销提供决策支持。
负责构建和维护商业智能系统，设计和开发报表、仪表盘等可视化工具。这些工具可以帮助企业管理层直观地了解企业运营状况，如销售业绩、成本分析、市场份额等关键指标的动态变化。
依据数据分析结果，为企业的战略规划、产品研发、市场推广、客户服务等各个业务领域提供决策建议。比如，通过分析市场竞争数据，为产品定价、新品推出时机等提供有力的参考。
在金融领域，可评估信贷风险；在供应链管理中，预测物流延迟风险等。利用数据建模技术（如时间序列分析、逻辑回归等），对未来的趋势和风险进行预测，提前采取措施规避风险。
对客户数据进行分析，根据客户的行为、偏好、价值等因素对客户进行细分。进而开展精准营销活动，比如为不同类型的客户定制个性化的营销信息和推荐产品，提高营销效果和客户满意度。
大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%，国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。
为了搭建国家级大数据政企高端持证人才平台，帮助企事业单位培养大数据实用专业人才，工信部教育与考试中心的人才培养工程特设《数据分析证书》，《大数据分析师证书》（工信部官方网站可查询）。
证书不仅可作为单位定级、晋升及继续教育的重要参考依据，作为企事业单位选拔和聘用人才从事相关岗位的任职依据，还可以作为大数据项目投标资质。
2、信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院相关人员等。
2.中级。中级证书需要年满18周岁，同时具备高中以上学历，工作年限满2年可以报名参加考试。
3.高级。高级证书需要年满20周岁以上，具备大专及以上学历，工作年限满4年可以报名参加考试。
经培训并考试合格者，予以颁发相应等级的“大数据分析师”专项技术证书，该证书不仅代表了个人在信息技术领域的专业能力，它可以帮助企业和政府部门更好地了解技能人才的情况，为招聘、培训、评估和管理技能人才提供支持。证书还可以作为部分企事业单位用人、内部评级、绩效评定、招投标加分等参考材料之一。