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数据分析师的发展方向有哪几方面?

2020-06-30

数据分析行业大火,很多小伙伴都想转行成为数据分析师,入行容易,但重要的需要确定未来的一个发展方向,不能盲目入行。下面小编给大家分享几种数据分析师的发展方向,大家可以参考一下,首先确定好自己的目标。

业务数据分析师:技能上需要会使用Excel、pythonl和SQL,因为业务数据分析师主要工作是把数据和业务结合的,用数据辅助业务增长,对于技术方面的要求一般,业务知识才是重点。

数据挖掘工程师:偏向于技术一些,需要熟练运用linux操作系统、HadoopHDFS、MapReduce、HiveHbase等工具,能够进行基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用。同时对数据挖掘的方法要求也很高,比如:技术的回归、分类和聚类分析等。

人工智能工程师:掌握机器学习深度学习;能够熟练进行数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;同时还必须掌握人工智能在各行业的应用场景。

以上就是小编整理的数据分析的三类职业发展,具体细分的话还有很多方向,大家可以参考招聘网站上的数据分析师的岗位要求。如果哪位小伙伴想从事数据分析相关工作,并且想要快速人们并找到合适工作的话建议从业务数据分析师入手,相对而言,技术门槛较低,对于也能够深入业务,将来也能向运营管理者方向发展。但如果本身就有一定的技术基础,比如程序员,可以从数据挖掘工程师入手,人工智能工程师的话也是可以的,不过需要更深层次的技术学习。

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