數據分析師哪個崗位好

① 數據分析崗位有哪些

1、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。

2、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)。

3、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。

② 數據分析師就業前景好嗎

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，要先找到含姿自己的方向，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。

③ 數據分析專業就業方向

其他信息：

1. Hadoop大數據開發方向 市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。 對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。 2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向 學習信段臘起點高、滑滑難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。 對應崗燃野位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。 3. 大數據運維&雲計算方向 市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。 對應崗位：大數據運維工程師。 精通任何方向之一者，均會 「 前(錢)」途無量。

④ 數據分析師和 大數據工程師 哪個好

兩個崗位完全不同。數據分析師是用數據的。數據工程師是把數據匯聚起來的。不過非要說好的話，數據分析師是比較好的。

數據工程師對演演算法有相當好的理解。因此，數據工程師理應能運行基本數據模型。商業需求的高端化催生了演算高度復雜化的需求。很多時候，這些需求超過了數據工程師掌握知識范圍，這個時候就需要打電話尋求數據科學家的幫助。

互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

想要了解更多關於數據分析師和大數據工程師的信息可以到CDA認證機構了解一下，全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑤ 數據分析師的職位有哪些

數據分析職位整體上分為兩大類：x0dx0ax0dx0a數據分析師：x0dx0a- 專昌簡業能力成長路徑耐型褲：助理數據分析師－數據分析師－資深數據分析師－高級數據分析租悶師x0dx0a- 行政職位晉升路徑：數據分析專員－數據分析主管－數據分析經理－數據分析總監x0dx0a- 主要專業技能要求：資料庫知識（SQL）、基本的統計分析知識、熟練掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。x0dx0ax0dx0a數據分析工程師：x0dx0a演算法工程師、建模工程師。

⑥ 兩年銀行數據分析從業經驗，你會如何選擇

對於你來說，當然還是去銀行應聘數據分析師比較好。除了銀行，金融公司，互聯網金融，甚至電商行業等普通互聯網公司也不錯。他們中的一些人比金融公司支付更多。(不要碰P2P)。但是，如果你想進入這些公司，你需要深入挖掘你的簡歷，突出你在數據分析而不是財務數據分析方面的技能和優勢，這樣你才能獲得高薪職位。第一年，我在最忙的營業部做櫃員。

當前時間，可選擇的交通方式。所以數據的本質是決策，就是利用信息化積累的海量數據來支持最佳決策。管理分析。該職位一般設置在業務部門或決策部門，靠近一把手或主要決策者。主要輸出階段性的業務分析報告，指出當前業務存在的問題。這個崗位壓力很大，需要在特定時間(開會時間)輸出大量材料。操作。該職位一般直接與線上運營團隊和產品經理合作，為線上運營或某個具體的產品運營提供數據支持，並根據數據提供下一階段的思路和資源投入重點。

⑦ 大數據畢業後去什麼崗位就業 哪些工作前景最好

大數據畢業後的工作方向有：大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;所涉及的職業崗位為：大數據工程師、攜激大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

大數據畢業可以從事哪些工作

信息架構工程師工作：信息架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。

數據規劃師工作：數據規劃師在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。

大數據分析師工作：大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持。

大數據專業發展前景好嗎

大數據相關崗位有個幾年的工作經驗薪資過萬是很容易得，有的崗位工資翻了一番，大數據工作崗位工資確實是高。在北上廣這些城市工資還能往上提，高學歷和豐富的大數據工作經驗都是加分項。

隨著互聯網人工智慧的發展，大數據人才需求也會更多，大家所熟知的社交卜隱余、購物平台都運用大數據技術對用戶行為愛好做定向推薦。大數據發展的趨勢型滾只會越來越好，大數據崗位工資上萬不是很難。

需要掌握的技術也比較多，以大數據開發工程師工作為例，一般都要求熟練掌握hadoop生態的大數據開發工具，包括Spark，Hbase，Hive,Hudi，ElasticSearch，Flink，Canal等，精通至少一門編程語言(Java,Scala,Python)。有技術在手高薪就業真不是難事，特別是大數據專業，發展前景好、人才需求大，一般剛出來的實習工資都在7-13k，在it行業算是頂尖的了。

所以說大數據崗位薪資是挺高的，月入過萬也只是起步。大數據是需要有一定的編程開發基礎的，0基礎轉行需要慎重考慮。知識經驗都掌握在手就不怕沒有高薪的工作了。

⑧ 數據分析師的職位有哪些

數據產業的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支掌握數據技術、懂管理、有數據應用經驗的數據建設專業隊伍。目前數據相關人才的欠缺嚴重阻礙數據市場發展。

數據分析的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，數據分析將會出現約100萬以上的人才缺口，在各個行業，數據分析中高端人才都會成為炙手可熱的人才，涵蓋了大數據的數據開發工程師、數據分析師、數據架構師、數據後台開發工程師、演算法工程師等多個方向。

人們每時每刻都在產生著數據，而這些數據改變著生活。大數據產業已逐步從概念走向落地，90%企業都在使用大數據，而大數據高端軟體類人才供應遠不能滿足時代的發展。有報告指出，數據分析師已成當下中國互聯網行業需求旺盛的六類人才職位之一，並且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到 1400 萬。

就目前中國數據人才的市場來看，比較緊缺的數據分析崗位主要為數據專員（統計員）、數據運營、數據分析師、數據分析工程師、數據挖掘工程師、數據策略師（數據產品經理）、演算法工程師等職位崗位。

關於數據分析師崗位的相關問題，建議找一家專業的機構了解一下。例如CDA數據認證中心就不錯。CDA已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程，培養學員10萬+人次；已在全國70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試，報考考生數萬人。

⑨ 數據分析師的就業前景如何

科技在發展，時代在進步，現如今，我們生活的時代是互聯網的時代，而雲計算的出現，讓我們又慢慢的進入到大數據的時代。大數據這個行業工資較高，發展前景更好，因此很多年輕人爭相加入到這個行業中，而數據分析師就是其中一個崗位，那麼這個崗位的就業前景如何呢？
在了解這個崗位就業前景如何之前，我們首先要了解什麼是數據分析師。所謂數據分析師就是指的不同行業中，專門從事行業的數據搜集與處理，分析這些數據，並從中對行業做出研究、評估和預測的專業人員。從這里我們不難看到，數據分析師的就業面是非常廣泛的，可以這么說，凡事涉及到數據的行業，都會需要數據分析師。那麼作為一名數據分析師，我們的職業生涯應該怎麼規劃呢？
首先大家需要明白的一點，數據分析師的手裡擁有一座非常龐大的寶藏——視野。數據分析並不是一個簡單的技術工種，它是非常具有潛力的一項工作，在這項工作的背後，蘊含著豐富的機遇和機會。滴滴出行數據分析團隊的負責人——劉普，多年來曾在多個公司任職，在這期間，他從一個普通的數據分析師，成長為現在的精通技術和業務的數據專家，他認為，數據分析師在不同階段需要掌握不同的能力和技能，但這些本質上都是為了讓我們的視野更加開闊。此外，劉普還認為，數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是我們在工作的過程中，開闊視野所帶給我們的。
筆者認為，數據分析師的職業規劃主要可以表現在兩個方面：一個方向是運營方向：我們在這個行業工作一段時間，對這個行業有了充分的了解，我們就可以轉向運營層面，從宏觀的角度對這個行業進行調度和支配；另一個方向就是數據挖掘分析方向：這個方向更偏理科一點，我們需要做的就是在前期階段，不斷的提升自己的技能和專業程度，進而成長為一個能夠對數據進行挖掘並分析的高級工程師；無論哪個方向，未來的發展前景都是美好的。
總的來說，數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。