数据分析师是具有一定的编码和统计技能的人员，他们致力于以采取各种方式从数据中获取价值。在数据分析领域，主要分为两种类型：
分析类数据分析师：这类人员主要专于分析。这个方向主要与理解数据或以相当静态的方式进行数据处理有关。这个方向部分数据分析师与统计学家有相似部分，知道处理非实际数据的所有实际细节，包括统计课程中讲授的内容——数据清理，处理非常大的数据集的方法，可视化，对特定领域的深入了解，很好地编写数据等。
工程类数据分析师可以很好地编码以处理数据，但不一定是在分析领域也是专家。分析类数据分析师可以是实验设计，预测，建模，统计推断或统计部门一般意义上的其他方面的专家。但是，一般而言，数据分析师的工作成果并非像学术统计数据有时所表示的那样。例如，对于制药行业的传统统计学家而言，有时就是“ p值和置信区间”。在Google，分析类数据分析师被称为统计学家，定量分析师，决策支持工程分析师或数据分析师，并且可能还有更多的称呼。
工程类数据分析师：工程类数据分析师与分析类数据分析师具有相似的技能要求，同时他们也是非常强大的编码人员，并且可能是受过训练的软件工程师。工程类数据分析师主要对“在生产中”对数据进行深入价值挖掘。他们建立与用户互动的模型，并经常针对产品、用户、广告、电影、搜索结果等提供建议。
在Google，工程类数据分析师通常被称为软件工程师。工程类数据分析师可以使用数据分析师一词来指称自己，并且由于该称呼的定义变化很大，所以没有一个标准的答案。
这种分类是从大方向上去进行划分的。许多数据分析师都是两者的混合体。虽然企业在招聘的时候可能不会细分，但是各位小伙伴还是要擦亮眼睛仔细选择哦。
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