數據分析師不僅在薪資上有巨大的優勢，而且這個職位未來還會繼續有巨大的缺口。據麥肯錫咨詢機構預測，2025年中國將需要多達220萬數據人才。
麥肯錫的預測並非空穴來風。我們調查了目前市場上數據分析師的數量。以boss直聘為例，第壹張截圖顯示了成都數據分析師的職位需求數量，我們可以看到多個數據分析師的職位需求都在10k+。
首先，從就業前景來說，肯定是很有前途的。
在了解了數據分析師廣泛的行業前景和行業薪酬之後，我們現在就來深入分析壹下數據分析師的發展和提升。
壹般來說，初級數據分析師可以往兩個方向發展:技術崗位和非技術崗位。這其實就是需要在“商業”或者“技術”中選擇壹個方向。初級數據分析師如果想深耕業務，可以選擇兩個崗位，壹個是數據運營，壹個是數據產品經理。
數據運營是運營崗位的壹個分支，其職責是理解運營業務模式，通過數據分析優化運營決策。數據產品經理需要了解產品商業模式，通過數據分析優化產品功能。
初級數據分析師如果選擇技術方向，也可以選擇很多崗位，比如算法工程師、大數據開發、數據科學家等等。關於這些職位的職責，請參閱以下說明。
1，算法工程師
運用數理統計知識、編程和商業思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。
2.數據開發工程師
數據工程師是技術崗位，負責建立數據庫、處理數據、維護數據安全，主要服務於數據用戶，如數據分析師、數據產品經理、數據建模師等。
3.數據科學家
數據科學家是綜合型人才，集數據分析能力(>數據分析師)、統計基礎、業務能力(>數據產品)、算法(>算法工程師)、溝通能力於壹身。這類人才屬於數據分析行業的頂尖，各方面能力超壹流。但這種人才是相當難得的，在行業內基本不可能遇到。
最後，談完數據分析師的職業發展方向，讓我們回到最重要的行業本質。選擇行業或崗位，最本質的因素是賽道。這個道理很簡單。人需要在壹個天花板在上升的行業，個人職業發展的天花板才能隨之上升。我們都知道，只有在路寬人不多的賽道上才能跑得快，只有在資本湧入的市場上才能賺到更多的錢。
綜上所述，數據分析師的就業前景非常好。想要成為壹名優秀的數據分析師，首先要找準自己的方向，確立職業目標，然後逐步掌握數據分析師必備的技能，在軟件操作的基礎上不斷提升自己的應用。