学习大数据分析可以从事哪些岗位?最热门的有哪些?


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?小编经过多方调查,为大家整理如下回答。

 

1、数据挖掘/算法工程师

 

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

 

数据分析是数据师的一种,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,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,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

 

3、数据挖掘工程师

 

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、数据架构研究

 

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:

数据架构研究->数据挖掘师/算法工程师>数据挖掘工程师=数据产品经理>数据分析。                       

 

 

看完对数据分析的对口的岗位有哪些,数据分析薪资如何,是否有了一个清晰的认识呢。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。