数据分析师都有哪些发展方向？

要说现在什么工作赚钱的同时还比较有逼格，数据分析师可以说是其中之一。数据分析师算得上是一个新的职业，是伴随着大数据的不断发展而诞生的一个职业。做为一名数据分析师，主要的工作内容就是对大量数据进行及时准确的分析和整理，然后得出结论，进而对公司企业的发展以及决策提供帮助，不仅高薪，同时还比较的高端，属于互联网高科技行业。那么，数据分析师都有哪些发展方向呢？
1.业务方向
一般来说大家在很多招聘网站搜寻数据分析的时候，会发现数据分析的业务方向有两种，一种就是辅助业务的数据分析职位。另一种就是数据分析师职位。辅助业务的数据分析职位在零售业职位中比较多，并且数据分析师对业务必须熟练，同时对自己所面对的业务有很长时间的积淀和理解，这样就能快速的使用数据分析去发现业务流程中存在的问题，通过提出针对问题的解决方案去解决这些问题。由此可见，分析数据支撑着整个商业的逻辑。辅助业务的数据分析师细分职业有市场调查、行业分析、经营分析三类数据。而业务方向中的数据分析师职位一般都是比较专业的，这种专业是具体怎么体现出来的呢？比如产品数据分析师、运营数据分析师和销售数据分析师等等。所以业务方面的数据分析师都是比较专业化的。
2.技术方向
一般来说，数据分析师在技术方面上主要指的是数据挖掘方向，一般来说是分为三种类型。第一种就是数据挖掘工程师、数据库工程师、数据开发工程师。而数据分析师在互联网和金融行业中的岗位是比较多的，当然，在技术方向的数据分析师的工资要比业务方面的数据分析师岗位的工资要高。不过，如果做到了管理层面，业务岗要比技术岗的工资要高。
严格来说，数据分析师的发展方向有很多，以上两种只是比较具有代表性，同时也是大多数从业者的选择。无论是业务方向的发展还是技术方向的发展，都各有优劣，但从整体上来说，数据分析行业做的最后所获得的薪资水平还是非常高的，基本上远高于其它行业的同等级别的从业者，如果大家有志向的话，可以选择从事数据分析行业哦。

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。下面小聚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、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。
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。确定了发展方向,即可知道你的工作重点是什么。