工信部人才交流中心AI数据分析师岗位能力评价培训项目的通知

行业背景

根据国家"十四五"数字经济发展规划，数据已被正式列为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。在"人工智能+"行动的推动下，各行各业的数据量正以前所未有的速度爆发式增长。然而，传统的数据分析方法和工具在处理海量、高维、非结构化数据时面临效率瓶颈。生成式AI，特别是大语言模型的出现，为数据分析领域带来了革命性的突破，它能够理解自然语言、自动生成代码、解释复杂模型，极大地降低了数据分析的技术门槛，并提升了洞察挖掘的深度和速度，标志着数据分析已全面进入“人机协同"的智能化新范式。

职业前景

AI数据分析师是数字经济时代下企业进行精细化运营和智能化决策的"核心大脑”，是市场上需求最旺盛、最具成长性的职位之一。与传统数据分析师相比，AI数据分析师的价值实现了跨越式升级。

他们不仅能完成"过去发生了什么"的描述性分析，更能通过机器学习模型预测“未来会发生什么"，并通过与AI的交互式探索，解答"为什么会发生"的深层原因。掌握AI能力的数据分析师，其工作效率（如数据清洗、代码编写、报告生成）可提升50%以上，同时能够处理更复杂的分析任务。企业愿意为这种"效率+深度"的复合能力支付高额的薪金回报，AI数据分析师的薪资水平普遍高于传统分析师20%-50%。其职业发展路径也更为宽广，可向数据科学家、机器学习工程师、A策略顾问等更高阶的职位发展，是企业数字化转型中不可或缺的关键人才。

职业概念

Al数据分析师是指熟练掌握SQL、Python等传统数据分析技术，并能深度融合机器学习、大语言模型等人工智能工具，进行数据采集、处理、建模、挖掘和可视化，从而为业务提供智能化洞察和预测性决策支持的新一代数据专业人才。其核心职责在于利用"AI+数据"的双轮驱动，最大化地释放数据价值。

AI数据分析师的核心特征在于其工作模式的革新。传统数据分析师的工作流是"人→代码→机器一结果"，高度依赖于个人的编程能力和经验；而AI数据分析师的工作流是"人→AI→代码→机器→结果"，Al成为了一个智能的"分析副驾驶"或"代码助手"。他们的核心工具栈，在SQL、Python、Pandas等基础上，增加了机器学习库（Scikit-learn）和大语言模型应用（如DeepSeek）。关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情他们的工作方式，从手动编写复杂的查询和分析脚本，转变为通过自然语言与AI协作，快速生成代码、进行探索性数据分析（EDA）、构建预测模型，并自动生成可视化图表和分析报告，从而将更多精力聚焦于理解业务问题和诠释数据洞察上。

政策支持

中共中央、国务院：《数字中国建设整体布局规划》

将数据资源体系建设作为重要组成部分，强调数据要素的价值实现，为数据分析行业的发展提供了顶层战略保障。

国务院：《关于开展"人工智能+"行动的通知》

鼓励在各行业深化AI技术的应用，直接推动了AI在数据分析、商业智能等领域的落地，创造了对AI数据分析师的巨大需求。

国家发展和改革委员会：《"十四五"数字经济发展规划》

明确提出要加快数据要素市场化配置，激活数据要囊潜能。为数据分析提供了丰富的"原材料"和广阔的应用市场。

工业和信息化部：《"十四T五"大数据产业发展规划》

支持大数据与人工智能、云计算等新一代信息技术的融合创新，推动大数据在工业、金融、医疗等领域的深化应用。

教育部：《高等学校人工智能创新行动计划》

推动高校加强数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的建设，从源头为产业输送具备复合知识结构的专业人才。

人力资源社会保障部：《关于印发"十四五"数字技术工程师培育项目实施

方案的通知》

将大数据、人工智能列为重点培育领域，旨在壮大数字技术人才队伍，为"AI数据分析师"的职业发展和技能认证提供了政策支持。

中国人民银行：《金融科技发展规划（2022-2025年）》

强调要深化数据要素的融合应用，运用机器学习等技术提升金融风控和营销的智能化水平， 明确了A数据分析在金融领域的应用方向。

商务部：《"十四五"电子商务发展规划》

支持电商企业运用大数据、人工智能等新技术进行消费者洞察和精准营销，为A数据分析师在电商领域的实践创造了丰富的场景。

培养目标

本课程旨在培养具备全链路数据处理能力、AI赋能的深度分析能力和商业洞察力的实战型A数据分析师。具体而言，需掌握以下核心能力：全栈数据处理技术能力：精通使用SQL进行复杂的数据查询与提取，熟练运用Python及Pandas、Numpy等库进行高效的数据清洗、整合、转换等预处理工作。

Al增强的探索性分析能力：能够熟练运用DeepSeek等大语言模型，通过自然语言交互的方式，快速进行对比、分组、交叉、相关性、漏斗等多种维度的探索性数据分析，并自动生成可视化图表。

机器学习建模与应用能力：掌握逻辑回归、线性回归、决策树、聚类等核心机器学习算法原理，能够独立完成从数据处理、特征工程到模型训练、评估的全流程，并应用于分类、预测等商业场景。

业务洞察与报告呈现能力：能够深度理解业务问题，将技术分析结果转化为有价值的商业洞察，并运用数据可视化工具和AI辅助，撰写出逻辑清晰、结论明确、具有说服力的数据分析报告。

报名条件

AI数据分析师

为确保学习效果，建议报名学员满足以下条件之一：

具备基础的数理统计知识，对数据敏感，并有志于从事数据驱动决策相关工作。

具有半年以上数据相关工作经验（如运营、市场、产品、财务等），日常工作中频繁使用Excel进行数据处理。

理工科、商科、经济学等相关专业的大专及以上学历在校生或毕业生。

具备优秀的逻辑患维能力、关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情问题解决能力和持续学习的热情，希望通过掌握AI+数据技能实现职业联迁的其他人员。