數據研究的崗位有哪些

Ⅰ 數據分析都有哪些崗位

數據分析領域包含多種崗位，各自擁有獨特的職責和技能要求。以下是各崗位的詳細介紹：
1. 數據開發工程師
職責：負責數據的獲取、存儲和加工，核心工作包括構建和維護數據平台和報表平台。
分析：在數字化轉型的大背景下，數據開發工程師需求增長，技術要求較高。工作環境偏技術研究，薪酬相對可觀，但與業務一線距離較遠，對公司的直接貢獻有限。
要求：需要掌握數據開發技術，具備對數據敏感、細心和耐心，認同數據價值並感到成就感。
2. 數據產品經理
職責：專注於數據鏈路，旨在降低成本或提高效率，而非以商業變現為主。
分析：數據產品經理的成果具有顯性化和普適性，與業務聯系緊密，需求量大。要求高於普通產品經理的技術能力，偏向中後台工作，具有一定局限性。
要求：需有數據開發和數據分析能力，邏輯思維和溝通表達能力強，同時具備技術和產品技能。
3. 數據挖掘工程師
職責：運用計算機演算法發現數據中的規律，並將其具體化和應用化。
分析：數據挖掘工程師崗位技術門檻高，與業務聯系緊密，薪酬較高。工作強度大，成績不易取得，成果可能不被採納。
要求：需要較強的技術能力和溝通表達能力，耐心和細心，認同數據價值。
4. 數據分析崗位
數據分析作為一種核心能力，在多個崗位中有需求，包括商業分析師、數據分析師和數據運營。
- 商業分析師
職責：通過數據分析洞察商業問題，為企業和決策提供支持。
分析：商業分析師需具備商業思維方法論，視野廣闊，但可能缺乏落地性，工作與想法可能不切實際。
要求：咨詢背景優先，注重方法論，能快速了解業務，具備良好的協調組織能力。
- 數據分析師
職責：進行狹義的數據分析工作，貼近一線業務，強調技術能力和分析結果的可執行性。
分析：數據分析師需要具備全棧能力，理解具體業務邏輯，較商業分析師更注重硬功夫。
要求：一定的技術能力，邏輯思維能力強，思維全面。
- 數據運營
職責：利用數據分析能力的運營崗位，融入一線業務體系。
分析：數據運營工作范圍廣泛，可能一人兼職多個崗位，涉及數據指標體系建設、活動效果評估等。
要求：技術能力要求不高，但數據分析思維和意識要求高。
總結：數據分析崗位多樣，選擇崗位時應考慮行業情況、崗位要求、個人能力和性格等多方面因素，並面對現實情況。數據分析能力在各個崗位中均發揮關鍵作用。

Ⅱ 大數據專業崗位有哪些

大數據專業的就業方向有：大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師、數據可視化工程師、數據安全研發人才等方面。

1、大數據系統研發工程師：

這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。

大數據是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長！

3、大數據分析師：

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演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。

隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

4、數據可視化工程師：

此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。

5、數據安全研發人才：

此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地確保大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。