当然，不同行业的侧重点不同，难度也不同，需要候选人掌握的技能也不同。甚至在同一岗位中，不同行业对其职责的要求也会有差异。

💡 求职方向大致分为以下几种：

· 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。

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AI发展下，备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。

Data求职正是利好期，如果大家对这类岗位有兴趣，是时候冲一波了！

纵然高薪职位求职的压力不小，但只要能抓住机会、把能把握的事情做好就算成功。你也可以选择联系蔓藤，系统地接受专业培训，也许会让整个求职的过程更加顺利。

我们希望你不要怀疑自己的实力，完全可以把“技术”的事情交给专业团队，蔓藤能成为那个为你指点迷津的引路人~