大数据挖掘分析师职业规划怎么做？——九数云BI | 帆软九数云
虽然有很多人唱衰大数据挖掘分析师，但是无法否认，数据分析还是当下比较热门的一个行业，很多人自学了 SQL 、 Python 、Excel 等专业知识，就为获得面试资格。
数据分析师的职业规划发展路线可以划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。
一、大数据挖掘分析师：数据分析
这一块对应的是业务方向的数据分析师。绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。
偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。这类岗位的职位描述一般是：负责和支撑各部门相关的报表；建立和优化指标体系；监控数据的波动和异常，找出问题；优化和驱动业务，推动数据化运营。
- 工作内容：主要使用 SQL 取数，配合业务团队进行指标体系搭建和可视化展示，撰写数据分析报告等
- 技能要求：熟悉产品、用户等方面的业务数据分析知识，熟练使用 Excel 、 SQL 和 BI 软件，懂基本统计学知识
二、大数据挖掘分析师：数据挖掘
这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。
数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
- 工作内容：主要使用 SQL 取数，使用Python 进行数据探索、数据清洗和处理，搭建数据挖掘模型等
- 技能要求：统计学、数学基础扎实，会 SQL 、Python 数据分析，懂数据挖掘／机器学习的基本算法
三、大数据挖掘分析师：数据产品经理
这个岗位比较新兴，它有两种理解，一种是具备强数据分析能力的 PM ，一种是公司数据产品的规划者。
- 工作内容：分析现有数据→驱动业务决策、搭建及完善数据分析体系等。
- 技能要求：SQL 、Excel、Python 数据分析能力，产品设计能力，项目管理，业务沟通能力
四、大数据挖掘分析师：数据工程师
数据工程师其实更偏技术，从职业道路上看，程序员走这条路更开阔。
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