數據分析可以從事什么崗位（數據分析的可以從事哪些崗位）

互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據短缺，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會使用技術手段進行高效的數據處理。更重要的是，互聯網時代的數據分析師應該不斷創新和突破數據研究的方法論。下面 就讓為大家介紹數據分析可以從事什么崗位。

1、數據挖掘師/算法工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律， ? ? 這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。有實際建模經驗、機器學習算法的實現，對業務理解、熟悉數據挖掘算法、掌握數據庫和精通計算機編程。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者R。

2、數據分析師

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。 ?作為一名數據分析師，必須要掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一門，懂設計運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，還需能用Acess等進行數據庫開發，并掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

3、數據工程師

大數據工程師主要從事數據挖掘工作，運用算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。 要求具備一定的統計學、數學理論知識，有實際開發能力和大規模的數據處理能力，對行業有認知。

4、數據產品經理

數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，并能夠制作出來，這是此職位的核心要求。其次，數據產品經理必須有足夠的數據分析能力，如果有了數據分析的思維，再跟公司業務結合就會比較容易。最后，數據產品經理是產品經理的一種，所以要同時具備產品經理的能力：了解用戶，需求調研，方案設計，協調技術、測試、設計等。

5、數據科學家

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。數據科學家是指能采用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，并能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同于統計學家或分析師)。

做數據分析的先決條件是要懂得業務，即熟悉行業知識、公司業務與流程，最好有自己獨到的見解，如果脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果將只是脫線的風箏，沒有太大的使用價值。以上就是為大家分享的數據分析可以從事什么崗位。

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