数据分析能大大提高企业运营的效率与效果，因此数据分析技能越来越普遍应用到各个职能岗位之中。而此时数据分析师这个岗位相对被弱化。甚至会大大影响现有数据分析师的职业路径。那数据分析师的出路在哪里？在人工智能到来的时代如何找到更加适合的职业发展路径呢？
数据分析师的主要工作内容包括数据挖掘、数据处理、数据分析、得出相应的结论。而在人工智能技术快速发展的过程中，数据挖掘与数据处理的过程逐渐被机器所代替，与此同时各个相对应的岗位都开始重视数据分析思维，那目前正在从事数据分析师岗位的人群将受到挑战，他们未来的出路在哪里？小编通过调查了解。目前可见的数据分析师的出路有以下三个大的方向：
数据分析师出路一：走上技术路线
数据分析师的工作内容中涉及到非常多的技术内容，其中包括SQL、python、Hive等等。每一种技术都可以实现不同技术的延伸，例如如果数据分析师可以充分掌握SQL，可以从事数据库开发工程师。目前数据库开发工程师属于人才紧俏的工作岗位，平均月薪可以达到15K。Python编程开发如果可以掌握精通的话，不仅仅可以做全栈开发工程师，还可以从事自动化运维、自动化测试、人工智能开发等等工作岗位；Hive是大数据开发技术中的重点工具。如果可以拓展掌握相关大数据开发技术，则完全可以转行从事大数据开发工作。
数据分析师出路二：走上业务岗位
数据分析一定是懂业务的核心岗位，因此排除技术岗位外，数据分析师完全可以从事与业务相关的岗位，例如产品经理，不仅仅需要从业者有产品经理相关的逻辑思维，更重要的是业务逻辑一定要明确，因此数据分析师做产品经理是非常有优势的。此外还可以从事运营营销相关的工作岗位。
数据分析师出路三：成为决策性数据分析师
如果数据分析师并没有转岗的打算，可以继续深入研究数据，提高自身水平也业务能力，担任企业的决策性数据分析师也是非常不错的选择。
以上就是为大家介绍的数据分析师的出路。因为数据分析师长期与数据打交道，所以不管未来从事哪个岗位的工作，对于数据敏感程度都可以大大提高数据分析师的岗位竞争力。
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