学习大数据分析可以从事哪些岗位？中鹏教育解析

学习大数据分析可以从事哪些岗位？最热门的有哪些？
来源：深圳中鹏教育
近期，小编陆续收到一些CPDA学员在学习大数据分析过程中的疑问，关于“学习大数据分析可以从事哪些岗位？最热门的有哪些？”，学习完大数据分析后，有哪些对口的岗位呢？经过多方调查，为大家整理如下回答。

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)。

随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：
数据科学家>数据挖掘师/算法工程师>数据工程师=数据产品经理>数据分析师。

数据分析的对口的岗位有哪些，数据分析师薪资如何，这些疑问是否有了一个清晰的答案呢。

在未来职位的选择上，条条大路通罗马，选择适合自己的才是最重要的。