数据分析师的职业规划

数据分析师是一个快速发展的职业领域，随着大数据、人工智能和机器学习等技术的不断发展，数据分析师的需求也越来越大。在当前时代背景下，数据分析师的职业发展方向和前景非常广阔，以下是其可能的发展方向：1.数据科学家数据科学家是一个高度需求的职业领域，他们使用统计学、机器学习和深度学习等技术来解决复杂的业务问题，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数据科学家的需求将会继续增长。

随着数据的爆炸式增长，数据工程师的需求也在不断增加。3.业务分析师业务分析师负责理解业务需求，并将其转化为可执行的数据驱动解决方案。随着企业数字化转型的加速，业务分析师的需求也将持续增长。4.数据架构师数据架构师负责设计和优化数据架构，以确保数据的可靠性、安全性和可扩展性。随着数据量的不断增长和复杂度的提高，数据架构师的需求也在不断增加。

数据分析基本上有两个方向，第一，技术方向，第二，业务方向。对于大厂而言，职能的划分会非常详细，干技术方向不需要了解太多的业务，相反也是一样的。但是对于小公司，数据分析师需要的技能更加多样，数据分析技能，沟通技能，对业务的了解，presentation等等不一而足。一.数据分析岗位介绍1.1技术方向走技术方向需要获得的技能大约分为三个方面，数据获取，数据处理，以及数据可视化。

对机器学习和大数据的的了解和实践会是很好的加分项。比如我现在在干的活要用到大数据的hadoop和impala，但查询取数依然是基于sql语言的。走技术方向对业务的熟悉程度不需要太深，就像之前说的，大型企业会将技术方向和业务方向分得很细，业务方向的分析师是技术方向的分析师和业务部门的桥梁，而不是业务部门直接与技术沟通，这也是我所在的公司的真实情况。

数据分析师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。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。技能要求1、懂业务。

数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?让大家有数据可以看，在企业里，需要看数据的时候多着呢。如果从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训数据分析大体上分3步：第一步：获取数据。