数据分析师的发展方向有哪些?
环球青藤
2021/02/08 02:29
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、Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase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。
如果有人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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