不同公司對數(shù)據(jù)分析師的職位劃分稍有不同。在一些中小型企業(yè)，在沒有成立獨立的數(shù)據(jù)中心前，數(shù)據(jù)分析的相關(guān)職位往往是在市場部、運營部的管轄之下，人數(shù)通常在2－4人不等。對于一些大型企業(yè)，有獨立的數(shù)據(jù)分析部門，團隊成員也在數(shù)十人到百余人不等。對于職位頭銜，有的按行政級別劃分，如專員、主管、經(jīng)理、總監(jiān)等；也有的按專業(yè)水平劃分，如助理、高級、資深、專家等。
數(shù)據(jù)分析職位整體上分為兩大類：

數(shù)據(jù)分析師：
- 專業(yè)能力成長路徑：助理數(shù)據(jù)分析師－數(shù)據(jù)分析師－資深數(shù)據(jù)分析師－高級數(shù)據(jù)分析師
- 行政職位晉升路徑：數(shù)據(jù)分析專員－數(shù)據(jù)分析主管－數(shù)據(jù)分析經(jīng)理－數(shù)據(jù)分析總監(jiān)
- 主要專業(yè)技能要求：數(shù)據(jù)庫知識（SQL）、基本的統(tǒng)計分析知識、熟練掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

數(shù)據(jù)分析工程師：
算法工程師、建模工程師。

從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，主要需要四個方面的能力，即數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的理論知識、統(tǒng)計分析工具應用、編程開發(fā)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法的基礎以及業(yè)務理解與溝通表達的能力。

 

上面的圖里列出了這個行業(yè)不同類型的從業(yè)者特點。

A. 主要是負責做最***數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習相關(guān)學術(shù)研究。比如發(fā)明一些新的算法，想早期的SVM，LDA最近的一些deeplearning模型。但是處在塔尖的的他們對于這些算法在業(yè)務場景的應用或者算法的實現(xiàn)興趣并不大，主要精力都花在了理論研究上，比如證明個bounds什么的。寫出來的東西大部分發(fā)表在NIPS或者ICML上，一般人也看不懂。他們主要存在于一些研究機構(gòu)中，如國外高校或者企業(yè)研究院。一般企業(yè)如果需要這樣的人，也是挖過來當震廠之寶吉祥物，不屬于我們討論的范圍。

B. 他們既對算法有比較深入的了解，又有高超的編程技術(shù)。他們的數(shù)學可能達不到爐火純青的地步，他們的興趣也不在于各種繁瑣的理論推導。他們對已有算法進行改進，并且給出***的實現(xiàn)，造福廣大人民群眾，比如libsvm，svdfeature，paramater server這樣的工具。當然，這樣的人才也是可遇不可求，而且他們也需要一個比較大的平臺來施展自己的能力。他們的工作應該能夠成為一個企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的大殺器。

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C. 他們既有理論知識，又有嫻熟的業(yè)務思維，且熟悉各種統(tǒng)計應用工具，是企業(yè)做數(shù)據(jù)分析***人選。這類人屬于企業(yè)的中層管理人才，最適合他們的崗位可能是數(shù)據(jù)分析師，BI或者數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，對數(shù)據(jù)分析理論技術(shù)工具都能熟練應用，EXCEL、SPSS、SAS熟練應用，且業(yè)務嫻熟。

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數(shù)據(jù)分析師學習路線圖

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D. 他們熟練應用統(tǒng)計工具，可能是SQL、SAS、R、或者Python高手，能將所有數(shù)據(jù)用最直觀漂亮的報表呈現(xiàn)出來。他們不僅能熟練使用某種統(tǒng)計應用工具，且熟悉一點業(yè)務，是公司主要做數(shù)據(jù)分析的基層人員。

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E. 對機器學習數(shù)據(jù)挖掘算法有一定了解，也有較強的開發(fā)能力。適合做偏向開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘崗位。他們和I類的工程師密切配合，應該能有比較好的產(chǎn)出。他們很可能是學校的應屆畢業(yè)生，學習了一些理論知識，也鍛煉了開發(fā)的能力，但還缺乏實際的工作經(jīng)驗。互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位正是他們大展拳腳的好地方。

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F.看起來是***的，各項技能都很全面，也很適合做leader。但是這樣的人畢竟可遇不可求。另外，每一項都好其實也就是每一項都不好，人的精力總是有限的。我覺得在一到兩個方面做的比較突出，同時另外的方面也不要太弱以至于成為短板，這樣就挺好的了。