⑴ 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。
⑵ 數據分析師具體有哪些崗位
CDA——數據分析師常見崗位，包括：競品分析、業務分析、數據挖掘、數據運營等。對銷售支持，銷售運營等崗位也可以勝任。主要工作內容就是：數據收集、處理、可視化等內容，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。
⑶ 大數據可以從事哪些職位，大數據就業方向有哪些
大數據主要的三大就業方向：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。
十大職位：一、ETL研發；二、Hadoop開發；三、可視化（前端展現）工具開發；四、信息架構開發；五、數據倉庫研究；六、OLAP開發；七、數據科學研究；八、數據預測（數據挖掘）分析；九、企業數據管理；十、數據安全研究。
⑷ 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。
⑸ 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。
⑹ 大數據工作崗位有哪些 就業方向是什麼
大數據工作崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。大數據的就業前景很好，未來發展十分廣闊。
大數據工作1、大數據開發工程師
架構的開發、構建、測試和維護；負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計和產品開發等。
大數據工作2、數據分析師
收集、處理和執行統計數據分析；應用工具提取、分析、呈現數據，實現數據的業務意義，需要業務理解和工具應用能力。
大數據工作3、數據挖掘工程師
數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能、用戶體驗分析、用戶流失預測等；除了強大的跡則灶數學和統計能力，對演算法代碼實現也有很高的要求。
大數據工作4、數據架構師
需求分析、平台選擇、技術架構設計、應用設計與開發、測試與部署；先進的演算法設計和優化；需要具備數據相關的系統設計和優化、平台級開發和架構設計能力。
大數據工作5、資料庫開發
根據客戶需求設計、開發和實現資料庫系統，通過理想的介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能和效率等。
大數據工作6、資料庫管理
資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理、故障排除、數據備份、數據恢復等。
大數據工作7、數據科學家
數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率，挖掘數據價值，實現數據到知識的轉化。
大數據工作8、數據產品經理
結合數據和業務，做數據產品；平台線提供基礎平台和通用數據工具，業務線提供更貼近業務的分析框架和數據應用。
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，姿扮大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。
大數據開發工作崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的工作機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。
⑺ 大數據有哪些相關崗位
數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。
數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。
數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。
大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。