2025年想要数据分析岗位上岸，应届生都要掌握什么技能？
近年来，当数据分析像编程一样，愈发成为从业者的一种必备技能，其应用的领域与范围也越来越大。数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展，正在成为商业决策中不可或缺的一部分。 数据分析类岗位的大致方向 一般就互联网行业而言，所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向： 数据/商业分析师: 主要从事收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化并处理成可用的形式，从而帮助决策过程，为组织得出有意义的结论。 数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位，对新人入门比较友好。 其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系；也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。 数据挖掘工程师: 数据挖掘工程师除了要掌握算法，同样需要强大的编程能力及工程实践经验，尤其在特征选取方面，需要对业务拥有深刻洞察。 除了互联网行业，数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，当然其理论及业务要求也会更高。 数据产品经理: 无论是基于强数据分析能力来优化产品，还是做数据相关产品的规划，数据产品经理都可谓一专多能的典型。目前这一岗位还处于新兴阶段，岗位缺口也比较大，感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。 数据工程师: 选择走数据工程路线，主要负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。 相较来说，数据工程更偏底层技术，也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。 数据技能的更多应用场景: 除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位，数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等，都是目前备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。 专职的数据分析师是高薪行业，而其它岗位，如果有数据分析技能，不仅因为它的可迁移性强，在就业市场上很有竞争力，能拿到更多的薪资。 因此，如何自学数据分析、哪些分析软件好用？也成了越来越多同学所关注并急需解决的问题。 哪些分析软件最好用？ […]
