數據分析師後面是往哪些職位發展

① 數據分析師的未來前景如何

隨著大數據時代的到來，各類型公司對數據相關崗位的需求持續攀升。

據統計目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。

各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

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數據都已經開始扮演 越來越重要的「角色」

在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括 銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端 的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的 財務、法務、人事 等也開始需要通過數據分析來提升效率。

可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個 時候數據分析已經成為工作的必要條件。

1）這個行業在未來一段時間都會處於上升期

上升的同時但也並存著挑戰，因為未來的趨勢是「+數據分析」。

什麼是「+數據分析」呢？就是數據分析越來越成為各個職業的基本技能，各個職業上的從業人員都會開始學習數據分析，從而有了： 財務+數據分析 加分 ；

運營+數據分析  加分； 產品+數據分析 加分；甚至還有 HR+數據分析 加分。所以，我在想也許五年後說不定就沒有數據分析師這個職位了，因為它就好像PPT一樣成為了每個人的必備技能。

大家總沒有見過「PPT製作師」這個崗位吧？

2）數據分析師越有經驗越吃香

對於大多數人而言，30歲之後人的精力和創造力會逐步縮水，但是經驗的優勢會逐步顯現。

所以對於不少程序員來說，到了一定歲數不到管理層就會略顯尷尬。而數據分析師因為其商業屬性，如果你善於總結，隨著經驗的積累，你會發現你的經驗公式可以適用於很多工作。

3 數據分析師的成長路線

初級數據分析師

對於初級分析師來說，工作主要是一些輔助性的數據清洗、指標設計、報表製作、可視化看板建設等基礎性工作

中級數據分析師

中級數據分析師在初級數據分析師的基礎上，要能夠可以在業務發展過程中，給出一定的建議和指導，特點是可以針對各種主題做專項分析報告

數據分析專家/數據團隊leader

在中級數據分析師之後，就可以開始考慮是要繼續走專家線，還是往管理線發展了。

數據分析專家與中級分析師最大的區別是，業務經驗更加豐富且分析能力更廣更深，專家需要能夠指導乃至引領業務的發展，對業務做出明顯的改進。

在35歲時，如果你的能力能夠達到數據分析專家的程度，基本不需要擔心青春飯的問題了，反之，35歲時，如果還在做初級數據分析師的工作，那淘汰自然也是必然的。

數據分析的作用(目標)是通過分析數據給出改進意見來幫助公司的產品獲得更多用戶，或訂單。

這就需要數據分析師持續不斷的努力，運用行業經驗，新的技能，新的思路來分析數據，持續改進產品，這就需要持續學習！

最後，加油！為每一個奮斗不甘於現狀的你~

② 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

③ 大數據分析有哪些就業方向

一、偏向產品和運營，更加註重業務

比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。這類崗位的職位描述一般是：

負責和支撐各部門相關的報表;建立和優化指標體系;監控數據的波動和異常，找出問題;優化和驅動業務，推動數據化運營;找出可增長的市場或產品優化空間;輸出專題分析報告。

需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，了解一些Python編程，足夠完成大部分任務。

二、更注重數據挖掘技術，門檻較高

比如數據挖掘工程師/演算法專家，數據挖掘工程師，往後發展，稱為演算法專家。要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧，需要扎實的演算法能力和代碼能力。

除了掌握演算法，必須精通SQL/Hive，需要編程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一種，往往也要求Hadoop/Spark的工程實踐經驗。因為要求高，所以平均薪資高於數據分析師。

關於大數據分析有哪些就業方向，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

④ 數據分析師未來的就業方向有哪些

數據分析師：偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;

咨詢顧問：面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)

數據產品經理：一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作(相對來說並不需要對從業者要求很高的數據分析或統計能力，屬於目前市場上為數不多但高工資的職位)。

⑤ 數據分析師都有哪些發展方向

要說現在什麼工作賺錢的同時還比較有逼格，數據分析師可以說是其中之一。數據分析師算得上是一個新的職業，是伴隨著大數據的不斷發展而誕生的一個職業。做為一名數據分析師，主要的工作內容就是對大量數據進行及時准確的分析和整理，然後得出結論，進而對公司企業的發展以及決策提供幫助，不僅高薪，同時還比較的高端，屬於互聯網高科技行業。那麼，數據分析師都有哪些發展方向呢？
1.業務方向
一般來說大家在很多招聘網站搜尋數據分析的時候，會發現數據分析的業務方向有兩種，一種就是輔助業務的數據分析職位。另一種就是數據分析師職位。輔助業務的數據分析職位在零售業職位中比較多，並且數據分析師對業務必須熟練，同時對自己所面對的業務有很長時間的積淀和理解，這樣就能快速的使用數據分析去發現業務流程中存在的問題，通過提出針對問題的解決方案去解決這些問題。由此可見，分析數據支撐著整個商業的邏輯。輔助業務的數據分析師細分職業有市場調查、行業分析、經營分析三類數據。而業務方向中的數據分析師職位一般都是比較專業的，這種專業是具體怎麼體現出來的呢？比如產品數據分析師、運營數據分析師和銷售數據分析師等等。所以業務方面的數據分析師都是比較專業化的。
2.技術方向
一般來說，數據分析師在技術方面上主要指的是數據挖掘方向，一般來說是分為三種類型。第一種就是數據挖掘工程師、資料庫工程師、數據開發工程師。而數據分析師在互聯網和金融行業中的崗位是比較多的，當然，在技術方向的數據分析師的工資要比業務方面的數據分析師崗位的工資要高。不過，如果做到了管理層面，業務崗要比技術崗的工資要高。
嚴格來說，數據分析師的發展方向有很多，以上兩種只是比較具有代表性，同時也是大多數從業者的選擇。無論是業務方向的發展還是技術方向的發展，都各有優劣，但從整體上來說，數據分析行業做的最後所獲得的薪資水平還是非常高的，基本上遠高於其它行業的同等級別的從業者，如果大家有志向的話，可以選擇從事數據分析行業哦。

⑥ 考了數據分析師可以做什麼工作

數據分析師是從事數據分析類工作的職業證書，考了數據分析師後，一般就是做數據分析的工作的。
現在各行各業對數據分析師的需求是挺大的，在北京、上海、杭州、深圳、廣州招聘數據分析相關崗位是比較多的，而且薪資待遇不錯，在眾多的行業中，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。
我同事之前也是在他們這里考的，現在是在互聯網做用戶分析，發展的還是可以的。

⑦ 數據分析行業就業方向有哪些

數據分析行業就業三大方向指的是：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

十大職業：ETL研發、Hadoop開發、可視化(前端展現)工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據科學研究、數據預測(數據挖掘)分析、企業數據管理、數據安全研究。

全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達1500000!

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

⑧ 數據分析師都有哪些發展方向

很多小夥伴都想轉行成為數據分析師，入行容易，但重要的需要確定未來的一個發展方向，不能盲目入行。下面小聚給大家分享幾種數據分析師的發展方向，大家可以參考一下，首先確定好自己的目標。
業務數據分析師：技能上需要會使用Excel、pythonl和SQL，因為業務數據分析師主要工作是把數據和業務結合的，用數據輔助業務增長，對於技術方面的要求一般，業務知識才是重點。
數據挖掘工程師：偏向於技術一些，需要熟練運用linux操作系統、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能夠進行基於Spark平台的大數據分析和機器學習應用。同時對數據挖掘的方法要求也很高，比如：技術的回歸、分類和聚類分析等。
人工智慧工程師：掌握機器學習、深度學習;能夠熟練進行數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等;精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等;同時還必須掌握人工智慧在各行業的應用場景。
以上就是小編整理的數據分析的三類職業發展，具體細分的話還有很多方向，大家可以參考招聘網站上的數據分析師的崗位要求。確定了發展方向,即可知道你的工作重點是什麼。

⑨ 數據分析師的就業前景如何

可以先來看幾個數據，據獵聘數據顯示，數據分析師的平均薪資在20k+，應屆生的平均月薪都在10k+。目前數據分析能力已成為各行業必備的通用能力。研究顯示，有數據分析能力的人工資比一般人多30%，而沒有數據分析能力的人失業率是一般人的2倍。

數據分析師不僅在薪資上有巨大優勢，這個職位在未來將會持續有巨大的缺口。據麥肯錫咨詢權威預測2025年中國將需數據人才高達220萬。

初級數據分析師如果選擇技術方向發展，可選擇的職位也有很多，例如演算法工程師、大數據開發、數據科學家等等。對這些崗位的職責，可以參考下列的解釋。

1、演算法工程師

運用數理統計知識、編程和業務思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。

2、數據開發工程師

數據工程師屬於技術崗，負責搭建資料庫、處理數據、維護數據安全等工作，主要是服務於數據的使用者，比如上文中的數據分析師、數據產品經理以及數據建模師。

3、數據科學家

數據科學家屬於綜合性人才，集數據分析能力（＞數據分析師）、統計學基礎、業務能力（＞數據產品）、演算法（＞演算法工程師）與溝通能力於一身。這類人才屬於數據分析行業中的頂配，各方面的能力都超一流，不過這類人才相當稀有，在行業中基本是可遇而不可求。

最後說完了數據分析師的職業發展方向，再回歸到最重要的行業本質吧。選擇一個行業或職位最本質的因素就是賽道。這個道理很簡單，人需要在一個天花板不斷上升的行業，個人職業的發展的天花板才能跟著往上走。我們都知道只有在路很寬，人不擠的賽道上才能夠跑得快，也只有在一個資本都湧入的市場上才掙到更多錢。

綜上所述，數據分析師的就業前景是非常好的，如果你想要成為一名優秀的數據分析師，要先找到自己的方向，確立一個職業目標，再逐步掌握數據分析師的必備技能，在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用。