數據分析行業大火，很多小夥伴都想轉行成爲數據分析師，入行容易，但重要的需要確定未來的一個發展方向，不能盲目入行。下面小編給大家分享幾種數據分析師的發展方向，大家可以參考一下，首先確定好自己的目標。
業務數據分析師：技能上需要會使用Excel、pythonl和SQL，因爲業務數據分析師主要工作是把數據和業務結合的，用數據輔助業務增長，對於技術方面的要求一般，業務知識才是重點。
數據挖掘工程師：偏向於技術一些，需要熟練運用linux操作系統、Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等工具，能夠進行基於Spark平臺的大數據分析和機器學習應用。同時對數據挖掘的方法要求也很高，比如：技術的迴歸、分類和聚類分析等。
人工智能工程師：掌握機器學習、深度學習;能夠熟練進行數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等;精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等;同時還必須掌握人工智能在各行業的應用場景。
以上就是小編整理的數據分析的三類職業發展，具體細分的話還有很多方向，大家可以參考招聘網站上的數據分析師的崗位要求。如果哪位小夥伴想從事數據分析相關工作，並且想要快速人們並找到合適工作的話建議從業務數據分析師入手，相對而言，技術門檻較低，對於也能夠深入業務，將來也能向運營管理者方向發展。但如果本身就有一定的技術基礎，比如程序員，可以從數據挖掘工程師入手，人工智能工程師的話也是可以的，不過需要更深層次的技術學習。