1樓：賈利齋
資料專員確實分兩個方向會招聘，去了不同的方向會有不同的未來，即使當下工作內容一樣，在不同方向接觸的人、接觸的事兒、接觸的思維模式是不同的：
1、產品/運營部門。
本質是替代產品和運營的資料工作的角色，讓產品和運營專心於本職
崗位職責：
資料提取，滿足產品經理和運營人員的臨時統計需求
對接資料研發部門，處理複雜需求和監控報表的需求
整理資料表單，匯報用或監控用
會有些分析工作，分析專案的效果
發展方向：
產品或運營
資料分析師
產品和運營更容易些，做資料分析師略難。原因：資料專員是資料行業級別較低時的崗位名稱，如果再產品與運營團隊，對資料分析技能的訓練較少，接觸的產品和運營工作細節較多，能力成長上更傾向於產品或運營方向。
2、資料研發團隊、演算法團隊。
本質是替代資料研發（或研發中的資料分析師團隊）與演算法大神的基礎資料處理工作
崗位職責：
對接產品和運營人員的需求，使用SQL做臨時資料提取，或使用資料平台搭建報表體系
沉澱常見需求，把常用的指標和維度搭建個資料倉儲表，搭建資料集市
根據演算法的要求，清洗資料
發展方向：
資料研發高階工程師
演算法工程師
資料分析師
因為日常接觸的是海量資料和演算法思維，這方面的能力會得到成長，會有機會成為演算法工程師或建模工程師。很多資料研發團隊會兼有資料分析團隊，該團隊分析技能要求高，資料研發與建模接觸都，對資料專員的技能成長有益處。
建議走第2個方向，前景好一些。
2樓：
分析類崗位，好的資料分析師就是好的運營人員。
根據個人情況的不同職位發展方向也不同，這裡建議您先了解一下詳細工作內容在進行提問，我好認真回答。
資料專員需要的條件是什麼？
北辰 個人垂直於美妝電商資料運營和策略。專案經歷 品牌方 服務商，年GMV10億專案1個 過億專案2個 5000萬以上專案1個。建議先想一下自己想要入哪一行。不同行業對資料的要求是不一樣的，比如說電商這一塊的話要求就會更低，因為它的要求更多的是在行業經驗和專案經歷上。然後像網際網路強相關的那種崗位呢...
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jqyjqy 資料型別是程式語言的概念，是解釋記憶體中的資料的方式，為了講課方便被拿到資料結構這門課裡用了。可以不使用資料型別這個概念，可以不用高階程式語言，可以直接用01位元來講課。總是要想辦法有組織地把01位元儲存在記憶體中。資料結構是在記憶體中 硬碟也需要 組織 儲存資料的方式，在記憶體中的表...
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維生素J 兩個大方向吧，一為高尖端技術類，二為直擊靈魂深處的藝術創作。將一拓展 科學家 數學家 物理學家 生物學家等等將二拓展 導演 作家 繪畫大師 藝術家等 理由高尖端技術發展到極致，其實就是不斷猜想 不斷假設，然後再去不斷證明。就好比數學家作出的猜想，計算機只能幫你省去親自計算的麻煩，而無法幫你...