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国内数据新闻行业前景怎么样?

2024-08-23 02:09:22 | 初心网

国内数据新闻行业前景怎么样?很多朋友对这方面很关心,初心网整理了相关文章,供大家参考,一起来看一下吧!

本文目录一览:

国内数据新闻行业前景怎么样?

新闻与传播研究生就业前景

新闻与传播研究生就业前景如下:

一、就业方向

新闻传播学专业一直是经久不衰的报考热门。目前新闻传播学专业就业前景大致可以分为三大类:传统媒体、新媒体策划、行业编辑。传统纸质媒体、广播电视媒体和期刊是我国传媒市场的中流砥柱,他们依然是新闻潮流的主角。

1、传播学就业方向:影视传媒公司公关,会展,企业培训。

2、广播电视新闻学就业方向:电视台工作,新闻采访,节目策划节目制作等。

3、编辑出版学就业方向:编辑、撰稿、记者、文案、策划,影视/传媒/出版、互联网/电子商务、广告/会展/公关、教育/培训/科研。

4、广告学与媒体创意就业方向:广告和互联网行业:市场推广、展会推广,广告销售等职位。

5.高校教师,因为新闻传播学既具有理论的成分,又很实务,因此就业的前景也非常广阔

二、就业前景 初心网

新闻传播学专业的毕业生毕业后主要从事媒体传播的工作,一般在报社、杂志社、出版社、电台、电视台、或是机关企事业单位的宣传部门工作,但这只是传统的就业方向,现在已经不仅仅局限于以上单位了,很多毕业生还会从事文案、广告设计、广告策划与管理等工作,可以说这一专业的就业前景很广泛,很被看好。

目前新闻传播学专业就业前景大致可以分为三大类:传统媒体、新媒体策划、行业编辑。传统纸质媒体、广播电视媒体和期刊是我国传媒市场的中流砥柱,他们依然是新闻潮流的主角。

除报纸外,广播电视台也是新闻传播专业考研学生未来的就业,而且据数据统计广播电视从业人员数量的年增长率约为4%,就是说每年对这方面的人才需求很大。

国内数据新闻行业前景怎么样?

数据新闻专业就业方向 新闻学专业的就业方向

数据新闻专业就业方向

1、新闻学专业就业方向有:高校教师、网络编辑、线下刊物编辑、企业刊物编辑、记者。

2、具体情况:高校教师,因为新闻传播学既具有理论的成分,又很实务,因此就业的前景也非常广阔,其属新兴学科正处于迅速发展之中,极缺高校教师,因此研究生毕业后即可进入高校教书,或者科研咨讯机构进行理论研究。

3、网络编辑,当互联网发展到一定程度后,大部分网络新闻人员不再由技术人员充当,而是需要更多具有一定的相关专业背景或从业经验的人员去从事。

4、线下刊物编辑,但网络信息也有到达率不足的问题,于是很多网站在发展壮大后都开始创办线下刊物。采编的要求是具备记者的敏锐、编辑的统筹策划能力、广告人的商业嗅觉,最好还要有旅游、培训、房产、装潢建材、餐饮娱乐行业等工作经验。

5、企业刊物编辑、记者,出于发展的需要,现在很多企业都会办一些不定期的刊物,这里也是传媒人才的用武之地。

国内数据新闻行业前景怎么样?

国内数据新闻行业前景怎么样?

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前景个人认为还是不错的,毕竟是一个趋势,数据新闻的要求还是很高的。

现在国内单独招聘数据新闻岗位的是不多的,大多数在写数据新闻的,都是有经验的记者转过去的,因为其实在媒体机构里面,数据新闻记者或者编辑并没有称为一个单独的,特别重要的岗位,反倒是在广告和媒体公司,由于业务需要会招聘数据新闻相关的人员,进行新闻分析和内容生产。

数据分析师的日常

日常一:不固定的工作时间

很多上班族的工作时间都是固定的,做五休二, 朝九晚五 ,不免让人感到乏味。数据分析师却不然,他们没有固定的工作时间。因为数据分析师需要根据实时数据给出最新结论。换而言之,数据分析师就是要时刻准备着。

日常二:和数据打交道

数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单,但是如果将步骤细分,就有些复杂了。这些步骤主要包括:

提取数据。合并资料。分析数据。寻找模式或趋势。使用各种工具,包括R,Tableau,Python,Matlab,Hive,Impala,PySpark,Excel,Hadoop,SQL和SAS。开发和测试新算法。试图简化数据问题。开发预测模型。建立数据可视化。写出结果并与他人分享。汇集概念证明……

但是这些任务都是数据分析师的次要任务,数据分析师的主要任务还是先确定问题,然后再通过尝试不同的办法来解决问题。

日常三:让数据变得通俗易懂

有人认为,数据分析师是可有可无的。这样的人往往不具备前瞻性。事实恰恰相反,数据分析师不仅仅需要建立模型,还需要解决问题。他们需要对数据进行处理,需要从小的角度看到全局,整理出简洁明了的报告,从而让外行人明白数据的含义。

日常四:不断汲取新的知识

数据分析师盯着电脑只会是在分析数据吗?NO!他们可能是在:

1、浏览与行业相关的博客、新闻、通讯以及讨论区。

2、参加会议或者和其他数据分析师在线交流。

3、探索出新方法时,和同行共享新信息。

除了在数据中挖掘宝藏信息,数据分析师还需要在数据分析领域不停地钻研。一个优秀的数据分析师,只有通过不断地学习新的知识,才能与时俱进,不被社会淘汰。

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