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数据分析岗位做什么？要掌握哪些技能？不同的数据分析岗位有不同的工作内容。数据分析岗位有数据挖掘师/算法工程师、数据产品经理、数据分析师、数据工程师、数据科学家等岗位。
一、数据分析师岗位
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 作为一名数据分析师，必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点，还需能用Acess等进行数据库开发，并掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
该职位需要具备极强的数据分析能力，如临时取数分析、报表需求分析、精准营销分析、风控分析以及市场研究分析能力等。
数据分析工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT等。
数据分析技能：SQL数据库、概率统计、常用的算法模型、分析报告的撰写、商业的敏感性等。
2、数据挖掘工程师岗位
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。有实际建模经验、机器学习算法的实现，对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R。
需要具备极强的数据挖掘能力，如用户基础研究、个性化推荐算法、风控模型、产品知识库、文本挖掘、语义识别以及图像识别等。
数据分析工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等。
数据分析技能：SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理、模型评估、模型部署、模型监控。
3、数据产品经理岗位
数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等。
数据产品经理需要具备整体把控产品的能力，需进行大数据平台建设、数据需求分析以及典型大数据产品应用的能力。
数据分析工具：数据分析工具、原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等。
数据分析技能：SQL数据库、产品设计、常用数据产品框架。
4、数据研发工程师岗位
数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。
数据研发工程师需要具备数据分析与开发的能力，主要工作包括：大数据采集、大数据处理以及大数据的开发应用等。
数据分析工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等。
数据分析技能：数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术。
数据分析岗位的职业方向有很多，掌握数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展可以向数据总监或者数据架构师方向发展。
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