数据分析可以从事什么岗位（数据分析的可以从事哪些岗位）

互联网时代的数据分析师面临的不是数据短缺，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会使用技术手段进行高效的数据处理。更重要的是，互联网时代的数据分析师应该不断创新和突破数据研究的方法论。下面 就让为大家介绍数据分析可以从事什么岗位。

1、数据挖掘师/算法工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，     这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。有实际建模经验、机器学习算法的实现，对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R。

2、数据分析师

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。  作为一名数据分析师，必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点，还需能用Acess等进行数据库开发，并掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据工程师

大数据工程师主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。 要求具备一定的统计学、数学理论知识，有实际开发能力和大规模的数据处理能力，对行业有认知。

4、数据产品经理

数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等。

5、数据科学家

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。

做数据分析的先决条件是要懂得业务，即熟悉行业知识、公司业务与流程，最好有自己独到的见解，如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果将只是脱线的风筝，没有太大的使用价值。以上就是为大家分享的数据分析可以从事什么岗位。

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