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本文目录一览：

• 1、数据分析发展方向有哪些?
• 2、数据分析的方向都有哪些?
• 3、大数据专业方向有哪些?

数据分析发展方向有哪些?

1、可组合式的数据和分析 开放的、容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强。

2、IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台。 Hadoop：新的企业数据操作系统 Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。

3、要想改变现有局面，首先就是要确立发展方向，在我看来，数据分析师的进阶方向不外乎以下几种：数据开发、数据挖掘、商业分析。

4、互联网行业 互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

5、业务数据分析师：技能上需要会使用Excel、pythonl和SQL，因为业务数据分析师主要工作是把数据和业务结合的，用数据辅助业务增长，对于技术方面的要求一般，业务知识才是重点。

6、首先给大家说一下业务方向，一般来说大家在很多招聘网站搜寻数据分析的时候，会发现数据分析的业务方向有两种，一种就是辅助业务的数据分析职位。另一种就是数据分析师职位。

数据分析的方向都有哪些?

数据分析有两个方向。数据开发方向，偏技术型。包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，需要了解算法、模型，理论知识要求过高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。

细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。

数据分析专业考研方向主要有：应用统计、统计学、工商管理、计算数学等等。

数据分析师的方向为：数据分析师发展方向有数据工程师，数据工程师是数据仓库、数据中台、数据模型应用工程师。数据分析师发展方向有取数，写SQL取数，根据业务的需求做数据统计、简单报表制作等。

在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的根底，为商业智能系统供给数据抽取、转换和加载（ETL），并按主题对数据进行查询和拜访，为联机数据剖析和数据发掘供给数据平台。

大数据专业方向有哪些?

1、金融科技专业：金融科技是金融和科技的结合，这个领域的专业人才可以帮助人们开发和应用更加先进的金融技术和产品。 服务设计专业：随着服务行业的快速发展，服务设计专业的需求也在不断增长。

2、大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

3、目前，大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

4、在大数据采集与预处理方向 这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具（如IBM的Data Stage）。

5、数据科学和大数据专业主要有三个就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和数据分析类，具体岗位如数据分析师、大数据架构师、大数据研发工程师、大数据运维工程师、大数据挖掘等岗位。具体原因如下：发展前景好。

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