数据分析类岗位的大致方向包括数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程。

数据/商业分析师主要负责收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化为可用形式，以帮助决策过程，为组织提供有意义的结论。

数据挖掘工程师需要掌握算法和强大的编程能力，尤其在特征选取方面，需要深入了解业务。他们在金融、电商等领域的业务中也占据重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，但理论及业务要求会更高。

数据产品经理负责优化产品，规划数据相关产品，需具备沟通能力、项目管理能力。这一岗位处于新兴阶段，缺口较大，尝试者可从这些能力出发。

数据工程师负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。数据工程更偏底层技术，适合传统数据库从业者。

数据技能的应用场景广泛，包括数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等。

据美国劳工统计局预测，数据科学职业增长率非常高，尽管在总劳动力中所占比例较小，但未来增长趋势不容忽视。麦肯锡《大数据行业报告》指出，未来6年，全球商业分析人才缺口预计达到150万，商业/数据分析师起薪平均为7万美金，数据科学家的平均年薪可达11万美金，展现出广阔的技术发展平台和就业前景，并将继续塑造和影响企业和组织的运作方式。

本文地址： http://www.goggeous.com/20250107/1/1273391

文章来源：天狐定制

版权声明：除非特别标注，否则均为本站原创文章，转载时请以链接形式注明文章出处。