职业认知——从事数据分析必须要学习机器学习、数据挖掘这些算法吗？

数据方向的工作内容可以归纳为DBA、数据仓库工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据挖掘算法工程师、数据产品经理这些职位。

按照常规理解，数据分析和数据挖掘是2个方向。

前者偏业务、商业分析,也叫业务分析师、商业分析师，更多的是解决业务问题，

常规的岗位要求是会数据处理(数据库语言SQL)、Excel、 PPT、 以及某1、2个数据分析工具(SPSS\SAS\R\PYTHON..)，此外更多的是对行业熟悉的要求，

如果需要经常做版本迭代，做ABtest的话，还需要统计学的一些假设检验的知识。

至于额外的要求，企业当然希望BI是神，可以干架构、干数据仓库、千ETL、 干分析师、干展现，还可以干算法，干产品，干运营，最好是把所有的活都干了，

但都是在“耍流氓”，你可以在掌握前面的基础之上然后去拓展自己的能力边界，

碰到有硬性要求你说的那些语言、算法什么的，这种企业你可以直接忽略，

因为他们压根就不知道数据分析师是做什么的，数据分析的价值是什么。

后者偏算法、技术，虽然也不脱离业务,但更多的是解决通用的业务问题，偏工具和算法的研究,
这类岗位的要求是对算法的掌握以及对工具的掌握，需要熟悉常用的多元统计分析方法、机器学习、数据挖掘算法(聚类、决策树、神经网络、路径分析等算法)

参考知乎：https://www.zhihu.com/question/43538958

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